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53 résultats
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Choix de modèles quand la vraisemblance est incalculable47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France
Communication dans un congrès
hal-01260761v1
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Modélisation des déplacements à bord de trains pour l'estimation de la charge à bord par zoneJdS 2023 - 54es Journées de Statistique de la SFdS, Jul 2023, Bruxelles, Belgique
Communication dans un congrès
hal-04335416v1
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Caractérisation de zones critiques pour le dimensionnement en fatigue d'une pièce mécaniqueE-congrès 2020 Lambda λµ22 - 22e Congrès de Maîtrise des Risques et Sûreté de Fonctionnement λµ22, Aug 2020, Le Havre / Virtual, France
Communication dans un congrès
hal-03121282v1
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Risk bounds for PU learning under Selected At Random assumptionJournal of Machine Learning Research, 2023, 24 (107), pp.1-31
Article dans une revue
hal-03526889v1
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Co-clustering: A versatile way to perform clustering in high dimensionThe 11th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2018), Dec 2018, Pise, Italy
Communication dans un congrès
hal-01949116v1
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One-Station-Ahead Forecasting of Dwell Time, Arrival Delay and Passenger Flows on Trains Equipped with Automatic Passenger Counting (APC) DeviceWCRR 2022 - World Congress on Railway Research, Jun 2022, Birmingham, United Kingdom
Communication dans un congrès
hal-03835496v1
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Modeling dwell time in a data-rich railway environment: with operations and passenger flows dataTransportation research. Part C, Emerging technologies, 2023, 146, pp.103980
Article dans une revue
hal-03651835v2
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Multi-Class Sparse Bayesian Regression for Neuroimaging data analysisInternational Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI) In conjunction with MICCAI 2010, Sep 2010, Beijing, China. pp.50-58, ⟨10.1007/978-3-642-15948-0⟩
Communication dans un congrès
hal-00505057v1
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Consistency and Asymptotic Normality of Latent Blocks Model EstimatorsElectronic Journal of Statistics , 2020, 14 (1), pp.1234-1268. ⟨10.1214/20-EJS1695⟩
Article dans une revue
hal-01511960v3
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A note on BIC and the slope heuristicJournal de la Société Française de Statistique, 2019
Article dans une revue
hal-02391310v1
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Statistical quantification of genomic tumoral alterations with a mixture modelERCIM 2014, Dec 2014, Pisa, Italy
Communication dans un congrès
hal-01095984v1
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The Latent Block Model: a useful model for high dimensional dataISI 2017 - 61st world statistics congress, Jul 2017, Marrakech, Morocco. pp.1-6
Communication dans un congrès
hal-01658589v1
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Convergence rates for Positive-Unlabeled learning under Selected At Random assumption: sensitivity analysis with respect to propensityCAp&RFIAP 2022 - Conférence sur l'Apprentissage automatique, Jul 2022, Vannes, France
Communication dans un congrès
hal-03738277v1
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Caractérisation de zones critiques pour le dimensionnement en fatigue d'une pièce mécaniqueSFdS2020 - 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistique, May 2020, Nice, France
Communication dans un congrès
hal-03079350v1
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Some Asymptotic Properties of Model Selection Criteria in the Latent Block ModelCLADAG 2019 - 12th Scientific Meeting Classification and Data Analysis Group, Sep 2019, Cassino, Italy
Communication dans un congrès
hal-02391398v1
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A mixture model to characterize genomic alterations of tumorsJournal de la Société Française de Statistique, 2019
Article dans une revue
hal-02391289v1
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Co-clustering: model based or model free approachesISI WSC 2019 - 62nd ISI World Statistics Congress, Aug 2019, Kuala Lumpur, Malaysia
Communication dans un congrès
hal-02399031v1
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Quels modèles pour le temps de stationnement des trains en Île de France ?SFdS 2020 - 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistiques, May 2020, Nice, France
Communication dans un congrès
hal-03065339v1
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Estimation and selection for the latent block model on categorical dataStatistics and Computing, 2015, 25 (6), pp.1201-1216. ⟨10.1007/s11222-014-9472-2⟩
Article dans une revue
hal-01256840v1
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Estimation and Selection for the Latent Block Model on Categorical Data[Research Report] RR-8264, INRIA. 2013, pp.30
Rapport
hal-00802764v2
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The Latent Block Model: a useful model for high dimensional dataMixture models : Theory and applications, Jun 2018, Paris, France
Communication dans un congrès
hal-01957710v1
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A supervised clustering approach for fMRI-based inference of brain statesPattern Recognition, 2011, epub ahead of print. ⟨10.1016/j.patcog.2011.04.006⟩
Article dans une revue
inria-00589201v1
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Équivalence asymptotique des vraisemblances observée et complète dans le modèle de blocs latents[Travaux universitaires] auto-saisine. 2017
Rapport
hal-01603137v1
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Méthodes bayésiennes variationnelles : concepts et applications en neuroimagerieJournal de la Société Française de Statistique, 2010, 151 (2), pp.107-131
Article dans une revue
hal-00944131v1
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Fatigue Data-Based Design: statistical methods for the identification of critical zonesSIA Simulation Numérique, Apr 2021, Virtual, France
Communication dans un congrès
hal-03483277v1
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Un modèle statistique pour la pharmacovigilance47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France
Communication dans un congrès
hal-01255701v1
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Model selection for the binary latent block model20th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2012), Aug 2012, Limassol, Cyprus. pp.379-390
Communication dans un congrès
hal-00924210v1
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Adaptive multi-class Bayesian sparse regression - An application to brain activity classificationMICCAI 2009: fMRI data analysis workshop - Medical Image Computing and Computer Aided Intervention, Sep 2009, London, United Kingdom. pp.1
Communication dans un congrès
hal-00504093v1
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A supervised clustering approach for extracting predictive information from brain activation imagesWorkshop on Mathematical Methods in Biomedical Image Analysis - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun 2010, San Francisco, United States. pp.08
Communication dans un congrès
hal-00504094v1
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A binned technique for scalable model-based clustering on huge datasetsBook of Short Papers of the 5th international workshop on Models and Learning for Clustering and Classification MBC2 2020, Catania, Italy, pp.11-16, 2021
Chapitre d'ouvrage
hal-03097284v2
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