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Bibliografías temáticas / Élagage de forêts aléatoires

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Tesis

Literatura académica sobre el tema "Élagage de forêts aléatoires"

Autor: Grafiati

Publicado: 25 de mayo de 2024

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Tesis sobre el tema "Élagage de forêts aléatoires"

1

Cherfaoui, Farah. "Echantillonnage pour l'accélération des méthodes à noyaux et sélection gloutonne pour les représentations parcimonieuses." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2022. http://www.theses.fr/2022AIXM0256.

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Resumen

Les contributions de cette thèse se divisent en deux parties. Une première partie dédiée à l’accélération des méthodes à noyaux et une seconde à l'optimisation sous contrainte de parcimonie. Les méthodes à noyaux sont largement connues et utilisées en apprentissage automatique. Toutefois, la complexité de leur mise en œuvre est élevée et elles deviennent inutilisables lorsque le nombre de données est grand. Nous proposons dans un premier temps une approximation des Ridge Leverage Scores. Nous utilisons ensuite ces scores pour définir une distribution de probabilité pour le processus d'échantil

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2

Zirakiza, Brice. "Forêts Aléatoires PAC-Bayésiennes." Thesis, Université Laval, 2013. http://www.theses.ulaval.ca/2013/29815/29815.pdf.

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Resumen

Dans ce mémoire de maîtrise, nous présentons dans un premier temps un algorithme de l'état de l'art appelé Forêts aléatoires introduit par Léo Breiman. Cet algorithme effectue un vote de majorité uniforme d'arbres de décision construits en utilisant l'algorithme CART sans élagage. Par après, nous introduisons l'algorithme que nous avons nommé SORF. L'algorithme SORF s'inspire de l'approche PAC-Bayes, qui pour minimiser le risque du classificateur de Bayes, minimise le risque du classificateur de Gibbs avec un régularisateur. Le risque du classificateur de Gibbs constitu

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3

Zirakiza, Brice, and Brice Zirakiza. "Forêts Aléatoires PAC-Bayésiennes." Master's thesis, Université Laval, 2013. http://hdl.handle.net/20.500.11794/24036.

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Resumen

Dans ce mémoire de maîtrise, nous présentons dans un premier temps un algorithme de l'état de l'art appelé Forêts aléatoires introduit par Léo Breiman. Cet algorithme effectue un vote de majorité uniforme d'arbres de décision construits en utilisant l'algorithme CART sans élagage. Par après, nous introduisons l'algorithme que nous avons nommé SORF. L'algorithme SORF s'inspire de l'approche PAC-Bayes, qui pour minimiser le risque du classificateur de Bayes, minimise le risque du classificateur de Gibbs avec un régularisateur. Le risque du classificateur de Gibbs constitue en effet, une fonction

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4

Scornet, Erwan. "Apprentissage et forêts aléatoires." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066533/document.

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Resumen

Cette thèse est consacrée aux forêts aléatoires, une méthode d'apprentissage non paramétrique introduite par Breiman en 2001. Très répandues dans le monde des applications, les forêts aléatoires possèdent de bonnes performances et permettent de traiter efficacement de grands volumes de données. Cependant, la théorie des forêts ne permet pas d'expliquer à ce jour l'ensemble des bonnes propriétés de l'algorithme. Après avoir dressé un état de l'art des résultats théoriques existants, nous nous intéressons en premier lieu au lien entre les forêts infinies (analysées en théorie) et les forêts fini

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5

Genuer, Robin. "Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00550989.

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Resumen

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage statistique et est consacrée à l'étude de la méthode des forêts aléatoires, introduite par Breiman en 2001. Les forêts aléatoires sont une méthode statistique non paramétrique, qui s'avère être très performante dans de nombreuses applications, aussi bien pour des problèmes de régression que de classification supervisée. Elles présentent également un bon comportement sur des données de très grande dimension, pour lesquelles le nombre de variables dépasse largement le nombre d'observations. Dans une première partie, nous développons une proc

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6

Poterie, Audrey. "Arbres de décision et forêts aléatoires pour variables groupées." Thesis, Rennes, INSA, 2018. http://www.theses.fr/2018ISAR0011/document.

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Resumen

Dans de nombreux problèmes en apprentissage supervisé, les entrées ont une structure de groupes connue et/ou clairement identifiable. Dans ce contexte, l'élaboration d'une règle de prédiction utilisant les groupes plutôt que les variables individuelles peut être plus pertinente tant au niveau des performances prédictives que de l'interprétation. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes par arbres adaptées aux variables groupées. Nous proposons deux approches qui utilisent la structure groupée des variables pour construire des arbres de décisions. La première méthode permet de cons

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7

Ciss, Saïp. "Forêts uniformément aléatoires et détection des irrégularités aux cotisations sociales." Thesis, Paris 10, 2014. http://www.theses.fr/2014PA100063/document.

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Resumen

Nous présentons dans cette thèse une application de l'apprentissage statistique à la détection des irrégularités aux cotisations sociales. L'apprentissage statistique a pour but de modéliser des problèmes dans lesquels il existe une relation, généralement non déterministe, entre des variables et le phénomène que l'on cherche à évaluer. Un aspect essentiel de cette modélisation est la prédiction des occurrences inconnues du phénomène, à partir des données déjà observées. Dans le cas des cotisations sociales, la représentation du problème s'exprime par le postulat de l'existence d'une relation e

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8

Mourtada, Jaouad. "Contributions à l'apprentissage statistique : estimation de densité, agrégation d'experts et forêts aléatoires." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX014.

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Resumen

L’apprentissage statistique fournit un cadre aux problèmes de prédiction, où l’on cherche à prédire des quantités inconnues à partir d’exemples.La première partie de cette thèse porte sur les méthodes de Forêts aléatoires, une famille d'algorithmes couramment utilisés en pratique, mais dont l'étude théorique s'avère délicate. Notre principale contribution est l'analyse précise d'une variante stylisée, les forêts de Mondrian, pour lesquelles nous établissons des vitesses de convergence non paramétriques minimax ainsi qu'un avantage des forêts sur les arbres. Nous étudions également une variante

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9

Bernard, Simon. "Forêts aléatoires : de l’analyse des mécanismes de fonctionnement à la construction dynamique." Phd thesis, Rouen, 2009. http://www.theses.fr/2009ROUES011.

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Resumen

Les travaux de cette thèse se situent dans le domaine de l’apprentissage automatique et concernent plus particulièrement la paramétrisation des forêts aléatoires, une technique d’ensembles de classifieurs utilisant des arbres de décision. Nous nous intéressons à deux paramètres importants pour l’induction de ces forêts : le nombre de caractéristiques choisies aléatoirement à chaque noeud et le nombre d’arbres. Nous montrons d’abord que la valeur du premier paramètre doit être choisie en fonction des propriétés de l’espace de description, et proposons dans ce cadre un nouvel algorithme nommé Fo

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10

Bernard, Simon. "Forêts Aléatoires: De l'Analyse des Mécanismes de Fonctionnement à la Construction Dynamique." Phd thesis, Université de Rouen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00598441.

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Resumen

Les travaux de cette thèse se situent dans le domaine de l'apprentissage automatique et concernent plus particulièrement la paramétrisation des forêts aléatoires, une technique d'ensembles de classifieurs utilisant des arbres de décision. Nous nous intéressons à deux paramètres importants pour l'induction de ces forêts: le nombre de caractéristiques choisies aléatoirement à chaque noeud et le nombre d'arbres. Nous montrons d'abord que la valeur du premier paramètre doit être choisie en fonction des propriétés de l'espace de description, et proposons dans ce cadre un nouvel algorithme nommé For

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