NDLI: De la classification à la classification croisée : une approche basée sur la modélisation

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De la classification à la classification croisée : une approche basée sur la modélisation

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Keribin, Christine
Copyright Year	2019
Abstract	Ce memoire d’habilitation retrace des travaux portant principalement sur la classification non supervisee par modelisation probabiliste et sur la question connexe du choix de modele. Apres avoir rappele l’apport des modeles de melange a la classification non supervisee (clustering), le modele des blocs latents (LBM), un modele de melange etendu a la classification simultanee (co-clustering) des lignes et des colonnes d’un tableau de donnees, est introduit. Des contributions theoriques (identifiabilite, consistance et normalite asymptotique des estimateurs) et methodologiques (estimation par EM variationnel, EM stochastique, EM variationnel bayesien, echantillonneur de Gibbs, choix de modele via le critere ICL) sont presentes. Le LBM est etendu au modele de blocs latents multiples (MLBM) pour traiter des donnees individuelles en pharmacovigilance et un algorithme glouton de parcours des modeles est propose. L’etude de donnees d’IRM fonctionnelle, pour lesquelles le nombre d’individus est tres inferieur au nombre de variables, a permis d’explorer le probleme de la grande dimension suivant deux directions : utilisation de l’inference bayesienne a des fins de regularisation (modele MSBR –Multi Sparse Bayesian Regression) ; reduction drastique de la dimension tout en gardant des resultats interpretables (clustering de variables contraintes spatialement supervise par la prediction de la cible). Enfin, quelques contributions dans des domaines plus eloignes de modelisation de donnees applicatives (genomiques, meteorologiques, phylogenetiques ou financieres) illustrent comment des besoins applicatifs font surgir des questions theoriques ou methodologiques interessantes.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02397429/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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