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Three rates of convergence or separation via U-statistics in a dependent framework

 Quentin Duchemin , Yohann de Castro , Claire Lacour
Journal of Machine Learning Research, 2022, 23 (201), pp.1-59
Article dans une revue hal-03603516v1
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Adaptive Estimation of Nonparametric Geometric Graphs

 Yohann de Castro , Claire Lacour , Thanh Mai Pham Ngoc
Mathematical Statistics and Learning, 2019, ⟨10.4171/MSL/15⟩
Article dans une revue hal-01570489v2

Recovering Multiple Nonnegative Time Series From a Few Temporal Aggregates

 Yohann de Castro , Yannig Goude , Georges Hébrail , Jiali Mei
ICML 2017 - 34th International Conference on Machine Learning, Aug 2017, Sydney, Australia. pp.1-9
Communication dans un congrès hal-01686437v1
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Constructions déterministes pour la régression parcimonieuse

 Yohann de Castro
Statistiques [math.ST]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2011. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse tel-00656449v1
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Sparse Recovery from Extreme Eigenvalues Deviation Inequalities

 Sandrine Dallaporta , Yohann de Castro
ESAIM: Probability and Statistics, 2019, ⟨10.1051/ps/2018024⟩
Article dans une revue hal-01309439v4
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Régularisation par la variation totale pour l'identification du support d'images constantes par morceaux

 Yohann de Castro , Vincent Duval , Romain Petit
GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France
Communication dans un congrès hal-04171535v1
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On Representer Theorems and Convex Regularization

 Claire Boyer , Antonin Chambolle , Yohann de Castro , Vincent Duval , Frédéric de Gournay , et al.
SIAM Journal on Optimization, 2019, 29 (2), pp.1260-1281. ⟨10.1137/18M1200750⟩
Article dans une revue hal-01823135v3

Multiple Testing and Variable Selection along Least Angle Regression's path

 Jean-Marc Azaïs , Yohann de Castro
Information and Inference, 2022, 11 (4), pp.1329-1388. ⟨10.1093/imaiai/iaac018⟩
Article dans une revue hal-02170476v1

Nonnegative matrix factorization with side information for time series recovery and prediction

 Jean-Marc Azaïs , Yohann de Castro , Yannig Goude , Georges Hébrail , Jiali Mei
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2018
Article dans une revue hal-01686429v1
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Optimal Designs for Lasso and Dantzig Selector Using Expander Codes

 Yohann de Castro
IEEE Transactions on Information Theory, 2014, 60 (11), ⟨10.1109/TIT.2014.2353995⟩
Article dans une revue hal-01027523v1
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Estimating the transition matrix of a Markov chain observed at random times

 Flavia Barsotti , Yohann de Castro , Thibault Espinasse , Paul Rochet
Statistics and Probability Letters, 2014, 94, ⟨10.1016/j.spl.2014.07.009⟩
Article dans une revue hal-00986360v1
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Approximate Optimal Designs for Multivariate Polynomial Regression

 Yohann de Castro , Fabrice Gamboa , Didier Henrion , Roxana Hess , Jean-Bernard Lasserre
Annals of Statistics, 2019, 47 (1), pp.127-155. ⟨10.1214/18-AOS1683⟩
Article dans une revue hal-01483490v2

Latent distance estimation for random geometric graphs

 Ernesto Araya Valdivia , Yohann de Castro
Conference on Neural Information Processing Systems 2019, NeurIPS 2019, Dec 2019, Vancouver (CA), Canada
Communication dans un congrès hal-04170474v1

Exact Reconstruction using Beurling Minimal Extrapolation

 Yohann de Castro , Fabrice Gamboa
Journal of Mathematical Analysis and Applications, 2012, 395 (1), pp.Pages 336-354
Article dans une revue hal-00678423v1
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FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse optimisation on Measures

 Yohann de Castro , Sébastien Gadat , Clément Marteau
2023
Pré-publication, Document de travail hal-04344130v1
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Minimax Estimation of Partially-Observed Vector AutoRegressions

 Guillaume Dalle , Yohann de Castro
2022
Pré-publication, Document de travail hal-03263275v3

Reconstructing undirected graphs from eigenspaces

 Yohann de Castro , Thibault Espinasse , Paul Rochet
Journal of Machine Learning Research, 2017
Article dans une revue hal-01588125v1
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Dual optimal design and the Christoffel-Darboux polynomial

 Yohann de Castro , Fabrice Gamboa , Didier Henrion , Jean B Lasserre
Optimization Letters, 2021, 15, pp.3-8. ⟨10.1007/s11590-020-01680-2⟩
Article dans une revue hal-02931534v2
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SuperMix: Sparse Regularization for Mixtures

 Yohann de Castro , Sébastien Gadat , Clément Marteau , Cathy Maugis
Annals of Statistics, 2021, 49 (3), pp.1779 - 1809. ⟨10.1214/20-AOS2022⟩
Article dans une revue hal-02190117v2
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Randomized pick-freeze for sparse Sobol indices estimation in high dimension

 Yohann de Castro , Alexandre Janon
[Research Report] 2014
Rapport hal-00962473v1
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Neural Networks beyond explainability: Selective inference for sequence motifs

 Antoine Villié , Philippe Veber , Yohann de Castro , Laurent Jacob
Transactions on Machine Learning Research Journal, 2023, ⟨10.48550/arXiv.2212.12542⟩
Article dans une revue hal-03895446v1
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Random Geometric Graph: Some recent developments and perspectives

 Quentin Duchemin , Yohann de Castro
High Dimensional Probability volume IX, In press
Chapitre d'ouvrage hal-03622277v2
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Minimax adaptive estimation of nonparametric hidden Markov models

 Yohann de Castro , Élisabeth Gassiat , Claire Lacour
Journal of Machine Learning Research, 2016
Article dans une revue hal-01105424v3
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Exact recovery of the support of piecewise constant images via total variation regularization

 Yohann de Castro , Vincent Duval , Romain Petit
2023
Pré-publication, Document de travail hal-04171496v2
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Markov Random Geometric Graph (MRGG): A Growth Model for Temporal Dynamic Networks

 Quentin Duchemin , Yohann de Castro
Electronic Journal of Statistics , 2022, 16 (1), pp.671 -- 699. ⟨10.1214/21-EJS1969⟩
Article dans une revue hal-02865542v3
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SIGLE: a valid procedure for Selective Inference with the Generalized Linear Lasso

 Quentin Duchemin , Yohann de Castro
2023
Pré-publication, Document de travail hal-03622196v3
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Towards Off-the-grid Algorithms for Total Variation Regularized Inverse Problems

 Yohann de Castro , Vincent Duval , Romain Petit
Elmoataz, Abderrahim; Fadili, Jalal; Quéau, Yvain; Rabin, Julien; Simon, Loïc. Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, 12679, Springer, Cham, pp.553-564, 2021, Lecture Notes in Computer Sciences, ⟨10.1007/978-3-030-75549-2_44⟩
Chapitre d'ouvrage hal-03196916v2
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Forecasting Nonnegative Time Series via Sliding Mask Method (SMM) and Latent Clustered Forecast (LCF)

 Yohann de Castro , Luca Mencarelli
2021
Pré-publication, Document de travail hal-03134099v1
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Testing Gaussian Process with Applications to Super-Resolution

 Jean-Marc Azaïs , Yohann de Castro , Stéphane Mourareau
Applied and Computational Harmonic Analysis, 2018
Article dans une revue hal-01686434v1
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Towards Off-the-grid Algorithms for Total Variation Regularized Inverse Problems

 Yohann de Castro , Vincent Duval , Romain Petit
Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2022, ⟨10.1007/s10851-022-01115-w⟩
Article dans une revue hal-03406710v3
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