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pro vyhledávání: '"Régression parcimonieuse"'
Autor:
Both, Gert-Jan
Model discovery aims at autonomously discovering equations underlying a dataset. It is often approached as a sparse regression problem, selecting terms and constructing the unknown equation from a set of candidate feautures. In the case of partial di
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::c0da64176674e06d9756afa9ff7145ff
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-03604486
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Autor:
Jammal, Mahdi
Publikováno v:
Artificial Intelligence [cs.AI]. Normandie Université; Université Libanaise, 2020. English. ⟨NNT : 2020NORMIR28⟩
Two principles at the forefront of modern machine learning and statistics are sparse modeling and robustness. Sparse modeling enables the construction of simpler statistical models. At the same time, statistical models need to be robust they should p
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::75a4ffc90d92c7c2cd2f64e60c8e1d0d
https://theses.hal.science/tel-03267193
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Autor:
Massias, Mathurin
Publikováno v:
Machine Learning [stat.ML]. Telecom Paristech, 2019. English
Statistics [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLT053⟩
Machine Learning [stat.ML]. Telecom Paristech, 2019. English. ⟨NNT : ⟩
Statistics [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLT053⟩
Machine Learning [stat.ML]. Telecom Paristech, 2019. English. ⟨NNT : ⟩
Understanding the functioning of the brain under normal and pathological conditions is one of the challenges of the 21textsuperscript{st} century.In the last decades, neuroimaging has radically affected clinical and cognitive neurosciences.Amongst ne
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2a79de6e5a8742d631c33688b95f7418
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02401628v2/document
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Autor:
Bernard, Elsa
Le nombre de gènes codant pour des protéines chez l’'homme, le vers rond et la mouche des fruits est du même ordre de grandeur. Cette absence de correspondance entre le nombre de gènes d’un eucaryote et sa complexité phénotypique s’expliq
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2016PSLEM063/document
Autor:
Bernard, Elsa
Publikováno v:
Bioinformatics [q-bio.QM]. Université Paris sciences et lettres, 2016. English. ⟨NNT : 2016PSLEM063⟩
The number of protein-coding genes in a human, a nematodeand a fruit fly are roughly equal.The paradoxical miscorrelation between the number of genesin an organism's genome and its phenotypic complexityfinds an explanation in the alternative natureof
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::5d2e366b05848736176e375ac411d94e
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01681314v2/file/2016PSLEM063_archivage.pdf
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Autor:
Balmand, Samuel
Sous l'hypothèse gaussienne, la relation entre indépendance conditionnelle et parcimonie permet de justifier la construction d'estimateurs de l'inverse de la matrice de covariance -- également appelée matrice de précision -- à partir d'approche
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http://www.theses.fr/2016PESC1024/document
Autor:
Balmand, Samuel
Publikováno v:
General Mathematics [math.GM]. Université Paris-Est, 2016. English. ⟨NNT : 2016PESC1024⟩
Under the Gaussian assumption, the relationship between conditional independence and sparsity allows to justify the construction of estimators of the inverse of the covariance matrix -- also called precision matrix -- from regularized approaches. Thi
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b041bb6726f112fd6ff6c0a8079e15b7
https://theses.hal.science/tel-01501678
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Autor:
Chiquet, Julien
Publikováno v:
Other Statistics [stat.ML]. Université d'Évry-val-d'Essonne, 2015
Life Sciences [q-bio]. Université d'Évry-Val-d'Essonne, 2015
Contributions to sparse methods for complex data analysis, Université d'Évry-Val-d'Essonne(2015)
Life Sciences [q-bio]. Université d'Évry-Val-d'Essonne, 2015
Contributions to sparse methods for complex data analysis, Université d'Évry-Val-d'Essonne(2015)
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01288976v1; This document is organized around three chapters.that summarize my research activity since 2008, that is, after my PhD thesis. The first chapter provides motivations for my research work. I first depic
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c9bab087e16d97c8ea5d0f042abbf93f
https://theses.hal.science/tel-02439684
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Autor:
Gerchinovitz, Sébastien
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'apprentissage statistique. Le cadre principal est celui de la prévision de suites déterministes arbitraires (ou suites individuelles), qui recouvre des problèmes d'apprentissage séquentiel où l'on ne p
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http://www.theses.fr/2011PA112286/document
Autor:
Gerchinovitz, Sébastien
Publikováno v:
General Mathematics [math.GM]. Université Paris Sud-Paris XI, 2011. English. ⟨NNT : 2011PA112286⟩
The topics addressed in this thesis lie in statistical machine learning. Our main framework is the prediction of arbitrary deterministic sequences (or individual sequences). It includes online learning tasks for which we cannot make any stochasticity
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f68399ea0b0035f0104bcf996603a91a
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653550/file/VA_GERCHINOVITZ_SEBASTIEN_12122011.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653550/file/VA_GERCHINOVITZ_SEBASTIEN_12122011.pdf