Bayesian non-parametric parsimonious mixtures for model-based clustering

Bayesian non-parametric parsimonious mixtures for model-based clustering

Cette thèse porte sur l’apprentissage statistique et l’analyse de données multi-dimensionnelles. Elle se focalise particulièrement sur l’apprentissage non supervisé de modèles génératifs pour la classification automatique. Nous étudions les modèles de mélanges Gaussians, aussi bien dans le contexte d...

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Bibliographic Details
Main Author: Bartcus, Marius
Other Authors: Toulon
Language:en
Published: 2015
Subjects:
Apprentissage non-supervisé
Modèles de mélange
Mélanges parcimonieux
Modèles de mélanges bayésiens non-paramétrique
Unsupervised learning
Mixture models
Parsimonious mixtures
Bayesian non-parametric learning
Online Access:http://www.theses.fr/2015TOUL0010/document

Internet

http://www.theses.fr/2015TOUL0010/document

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