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pro vyhledávání: '"sélection d'estimateurs"'
Autor:
Arlot, Sylvain
Publikováno v:
Journal de la Société Française de Statistique
Journal de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique et Société Mathématique de France, 2019, Minimal penalties and the slope heuristics: a survey, 160 (3), pp.158-168
Journal de la Société Française de Statistique, 2019, Minimal penalties and the slope heuristics: a survey, 160 (3), pp.158-168
Journal de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique et Société Mathématique de France, 2019, Minimal penalties and the slope heuristics: a survey, 160 (3), pp.158-168
Journal de la Société Française de Statistique, 2019, Minimal penalties and the slope heuristics: a survey, 160 (3), pp.158-168
International audience; This text is the rejoinder following the discussion of a survey paper about minimal penalties and the slope heuristics (Arlot, 2019. Minimal penalties and the slope heuristics: a survey. Journal de la SFDS). While commenting o
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::795da0886b9c3f5411296efd7818fc5f
http://arxiv.org/abs/1909.13499
http://arxiv.org/abs/1909.13499
Autor:
Lebarbier, Emilie
Publikováno v:
Journal de la Société Française de Statistique
Journal de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique et Société Mathématique de France, 2019, 160 (3), pp.140-149
Journal de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique et Société Mathématique de France, 2019, 160 (3), pp.140-149
International audience; Discussion of Arlot's surveyBirgé and Massart proposed in 2001 the slope heuristics as a way to choose optimally from data an unknownmultiplicative constant in front of a penalty. It is built upon the notion of minimal penalt
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::6780199fc9bc24bb48b8bdeac5583e14
https://hal.inrae.fr/hal-02620482
https://hal.inrae.fr/hal-02620482
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
International audience; This text is a survey on cross-validation. We define all classical cross-validation procedures, and we study their properties for two different goals: estimating the risk of a given estimator, and selecting the best estimator
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::e46982b6ae9d80f75d86f91380caea32
https://hal.science/hal-01485508/file/hal_JES_validation-croisee.pdf
https://hal.science/hal-01485508/file/hal_JES_validation-croisee.pdf
Autor:
Binard, Carole
Cette thèse porte sur l’estimation d'une fonction de régression fournissant la meilleure relation entredes variables pour lesquelles on possède un certain nombre d’observations. Une première partie portesur une étude par simulation de deux m
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2016NICE4015
Autor:
Arlot, Sylvain
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. Université Paris Diderot, 2014
This report presents my main contributions to solving the estimator selection problem, in the statistical learning theory framework. First, a general methodology is presented, for building and analyzing estimator selection procedures. Then, it is app
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::eeb2e17fbf3ea3ba91dc82e761e97796
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01094989
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01094989
Autor:
Sart, Mathieu
Cette thèse porte sur l'estimation de fonctions à l'aide de tests dans trois cadres statistiques différents. Nous commençons par étudier le problème de l'estimation des intensités de processus de Poisson avec covariables. Nous démontrons un t
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2013NICE4097/document