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pro vyhledávání: '"plus proches voisins"'
Autor:
Vicente, Sergio
Cette thèse aborde le processus ponctuel déterminantal, un modèle probabiliste qui capture la répulsion entre les points d’un certain espace. Celle-ci est déterminée par une matrice de similarité, la matrice noyau du processus, qui spécifie
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/25249
Concevoir et analyser de nouvelles règles d'arrêt prématuré pour économiser les ressources de calcul
Autor:
Averyanov, Yaroslav
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. Université de Lille; Inria, 2020. English. ⟨NNT : ⟩
Statistics [math.ST]. Université de Lille; Inria, 2020. English
Statistics [math.ST]. Université de Lille; Inria, 2020. English
This work develops and analyzes strategies for constructing instances of the so-called early stopping rules applied to some iterative learning algorithms for estimating the regression function. Such quantities are data-driven rules indicating when to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::629e1a19e934702ae440c611f869ae9c
https://theses.hal.science/tel-03133391
https://theses.hal.science/tel-03133391
Autor:
Salotti, Julien
Publikováno v:
Apprentissage [cs.LG]. INSA Lyon; Université de Lyon, 2019. Français
In the context of Smart Cities, the need to inform drivers, to anticipate and to take action to regulate the traffic flow becomes critical. This need has driven the development of a large number of short-term (less than one hour) traffic flow forecas
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::a038f528614b1f9fe6fba5854e422672
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02339366
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02339366
Publikováno v:
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019)
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), Jul 2019, Toulouse, France
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp 2019), Jul 2019, Toulouse, France
International audience; Dans le présent papier, nous proposons une approche basée sur l’algorithme des plus proches voisins pour de l’apprentissage dans un contexte déséquilibré. Dans un tel contexte, les exemples de la classe minoritaire so
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::635e97e3de28445cd3a37f85c05751e6
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02868516/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02868516/document
Autor:
Morvan, Anne
Cette thèse étudie deux tâches fondamentales d'apprentissage non supervisé: la recherche des plus proches voisins et le clustering de données massives en grande dimension pour respecter d'importantes contraintes de temps et d'espace.Tout d'abord
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2018PSLED033/document
Autor:
Morvan, Anne
Publikováno v:
Machine Learning [cs.LG]. Université Paris sciences et lettres, 2018. English. ⟨NNT : 2018PSLED033⟩
This thesis focuses on how to perform efficiently unsupervised machine learning such as the fundamentally linked nearest neighbor search and clustering task, under time and space constraints for high-dimensional datasets. First, a new theoretical fra
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::776d073c80f3eac255fd8aab16a201a3
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01982476/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01982476/document
Publikováno v:
LFA 2018-Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications
LFA 2018-Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Nov 2018, Arras, France
LFA 2018-Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Nov 2018, Arras, France
National audience; La reconnaissance des espèces d'arbres est un problème d'identification des espèces d'arbres à partir des photos de feuilles et d'écorces. Dans cet article, nous proposons une règle de combinaison pour les k-plus proches vois
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::5f5f08704ba827e9fedbd5be509d5694
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01867783
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01867783
Autor:
Jain, Himalaya
Cette thèse aborde le problème de la recherche d'images à grande échelle. Pour aborder la recherche d'images à grande échelle, il est nécessaire de coder des images avec des représentations compactes qui peuvent être efficacement utilisées
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http://www.theses.fr/2018REN1S027/document
Autor:
Jain, Himalaya
Publikováno v:
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Rennes 1, 2018. English. ⟨NNT : 2018REN1S027⟩
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Rennes, 2018. English. ⟨NNT : 2018REN1S027⟩
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Rennes, 2018. English. ⟨NNT : 2018REN1S027⟩
This thesis addresses the problem of large-scale image search. To tackle image search at large scale, it is required to encode images with compact representations which can be efficiently employed to compare images meaningfully. Obtaining such compac
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2a03bc46c5d1b22eda1cbe1ed475f9e8
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01889405v2/file/JAIN_Himalaya.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01889405v2/file/JAIN_Himalaya.pdf
Autor:
Arlot, Sylvain
Publikováno v:
Apprentissage statistique et donn\'ees massives
Myriam Maumy-Bertrand; Gilbert Saporta; Christine Thomas-Agnan. Apprentissage statistique et donn\'ees massives, Editions Technip, 2018, 9782710811824
Myriam Maumy-Bertrand; Gilbert Saporta; Christine Thomas-Agnan. Apprentissage statistique et donn\'ees massives, Editions Technip, 2018, 9782710811824
This text is a tutorial on supervised statistical learning, from the mathematical point of view. We describe the general prediction problem and the two key examples of regression and binary classification. Then, we study two kinds of learning rules:
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f6c0c6260514909241eb457c327bbabd
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01485506/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01485506/document