Inférence statistique en grande dimension pour des modèles structurels. Modèles linéaires généralisés parcimonieux, méthode PLS et polynômes orthogonaux et détection de communautés dans des graphes.

Inférence statistique en grande dimension pour des modèles structurels. Modèles linéaires généralisés parcimonieux, méthode PLS et polynômes orthogonaux et détection de communautés dans des graphes.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'analyse statistique de données en grande dimension. Nous avons en effet aujourd'hui accès à un nombre toujours plus important d'information. L'enjeu majeur repose alors sur notre capacité à explorer de vastes quantités de données et à...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Blazere, Melanie
Other Authors: Toulouse, INSA
Language:en
Published: 2015
Subjects:
Grande dimension
Modèles linéaires généralisés parcimonieux
Méthode de régularisation
Méthode de réduction de dimension
Détection de communautés dans des graphes
High dimension
Sparse generalized linear models
Regularization methods
Dimension reduction methods
Partial least squares
Community detection in graphs
519
Online Access:http://www.theses.fr/2015ISAT0018/document

Internet

http://www.theses.fr/2015ISAT0018/document

Similar Items