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Rozprawy doktorskie na temat „Sélection de variables bayésienne”

Autor: Grafiati

Data publikacji: 5 października 2024

Data aktualizacji: 31 lipca 2025

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Baragatti, Meïli. "Sélection bayésienne de variables et méthodes de type Parallel Tempering avec et sans vraisemblance." Thesis, Aix-Marseille 2, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX22100/document.

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Cette thèse se décompose en deux parties. Dans un premier temps nous nous intéressons à la sélection bayésienne de variables dans un modèle probit mixte.L'objectif est de développer une méthode pour sélectionner quelques variables pertinentes parmi plusieurs dizaines de milliers tout en prenant en compte le design d'une étude, et en particulier le fait que plusieurs jeux de données soient fusionnés. Le modèle de régression probit mixte utilisé fait partie d'un modèle bayésien hiérarchique plus large et le jeu de données est considéré comme un effet aléatoire. Cette méthode est une extension de

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Viallefont, Valérie. "Analyses bayesiennes du choix de modèles en épidémiologie : sélection de variables et modélisation de l'hétérogénéité pour des évènements." Paris 11, 2000. http://www.theses.fr/2000PA11T023.

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Cette thèse se décompose en deux parties qui traitent la question du choix modèles dans deux problématiques différentes. Dans la première partie, on s'intéresse, pour les modèles de régression logis multivariée, à différentes stratégies de sélection de variables associées à l'apparition d'une maladie. Les méthodes les plus fréquemment mises en œuvre à l'heure actuelle consistent à sélectionner certaines variables dans un modèle final unique, modèle dans lequel sont ensuite estimés les paramètres et leur variance. Différents critères de sélection existent et la plupart d'entre eux reposent sur

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Bouhamed, Heni. "L'Apprentissage automatique : de la sélection de variables à l'apprentissage de structure d'un classifieur bayésien." Rouen, 2013. http://www.theses.fr/2013ROUES037.

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Les travaux développés dans le cadre de cette thèse portent sur le problème du traitement des grandes masses de données lors de l’apprentissage automatique d’un modèle à partir d’une base d’exemples. Ainsi, le modèle construit servira comme un outil de classification de nouveaux cas. Nous étudions plus particulièrement dans un premier temps, le concept de la sélection de variables en présentant ses principales stratégies et en propulsant leurs insuffisances, en effet, une nouvelle méthode Filtre (Filter) sera développée au cours de ce travail afin de remédier aux insuffisances signalées. Nous

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Guin, Ophélie. "Méthodes bayésiennes semi-paramétriques d'extraction et de sélection de variables dans le cadre de la dendroclimatologie." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00636704.

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Selon le Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Évolution du Climat (GIEC), il est important de connaitre le climat passé afin de replacer le changement climatique actuel dans son contexte. Ainsi, de nombreux chercheurs ont travaillé à l'établissement de procédures permettant de reconstituer les températures ou les précipitations passées à l'aide d'indicateurs climatiques indirects. Ces procédures sont généralement basées sur des méthodes statistiques mais l'estimation des incertitudes associées à ces reconstructions reste une difficulté majeure. L'objectif principal de cette thèse est don

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Mattei, Pierre-Alexandre. "Sélection de modèles parcimonieux pour l’apprentissage statistique en grande dimension." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCB051/document.

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Le déferlement numérique qui caractérise l’ère scientifique moderne a entraîné l’apparition de nouveaux types de données partageant une démesure commune : l’acquisition simultanée et rapide d’un très grand nombre de quantités observables. Qu’elles proviennent de puces ADN, de spectromètres de masse ou d’imagerie par résonance nucléaire, ces bases de données, qualifiées de données de grande dimension, sont désormais omniprésentes, tant dans le monde scientifique que technologique. Le traitement de ces données de grande dimension nécessite un renouvellement profond de l’arsenal statistique tradi

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Naveau, Marion. "Procédures de sélection de variables en grande dimension dans les modèles non-linéaires à effets mixtes. Application en amélioration des plantes." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM031.

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Les modèles à effets mixtes analysent des observations collectées de façon répétée sur plusieurs individus, attribuant la variabilité à différentes sources (intra-individuelle, inter-individuelle, résiduelle). Prendre en compte cette variabilité est essentiel pour caractériser sans biais les mécanismes biologiques sous-jacents. Ces modèles utilisent des covariables et des effets aléatoires pour décrire la variabilité entre individus : les covariables décrivent les différences dues à des caractéristiques observées, tandis que les effets aléatoires représentent la variabilité non attribuable aux

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Prestat, Emmanuel. "Les réseaux bayésiens : classification et recherche de réseaux locaux en cancérologie." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00707732.

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En cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l'espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d'interactions cellulaires. Ces réseaux d'interactions sont très intéressants d'un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d'expression, d'extraire des structures pouvant s'apparent

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Jebreen, Kamel. "Modèles graphiques pour la classification et les séries temporelles." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0248/document.

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Dans cette thèse nous nous intéressons aux méthodes de classifications supervisées utilisant les réseaux bayésiens. L'avantage majeur de ces méthodes est qu'elles peuvent prendre en compte les interactions entre les variables explicatives. Dans une première partie nous proposons une procédure de discrétisation spécifique et une procédure de sélection de variables qui permettent d'améliorer considérablement les classifieurs basés sur des réseaux bayésiens. Cette procédure a montré de très bonnes performances empiriques sur un grand choix de jeux de données connus de l’entrepôt d'apprentissage a

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Dangauthier, Pierre-Charles. "Fondations, méthode et applications de l'apprentissage bayésien." Phd thesis, Grenoble INPG, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00267643.

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Le domaine de l'apprentissage automatique a pour but la création d'agents synthétiques améliorant leurs performances avec l'expérience. Pour pouvoir se perfectionner, ces agents extraient des régularités statistiques de données incertaines et mettent à jour leur modèle du monde. Les probabilités bayésiennes sont un outil rationnel pour répondre à la problématique de l'apprentissage. Cependant, comme ce problème est souvent difficile, des solutions proposant un compromis entre précision et rapidité doivent être mises en oeuvre. Ce travail présente la méthode d'apprentissage bayésien, ses fondat

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Bedenel, Anne-Lise. "Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I011/document.

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La plupart des méthodes d'apprentissage standards nécessitent des descripteurs de données identiques pour les échantillons d'apprentissage et de test. Or, dans le domaine de la comparaison d'assurances en ligne, les formulaires et variables d'où proviennent les données sont régulièrement modifiés, amenant à travailler avec une faible quantité de données. L'objectif est donc d'utiliser les données obtenues avant la modification de la variable pour augmenter la taille des échantillons observés après la modification. Nous proposons d'effectuer un transfert de connaissances entre les données obser

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Schäfer, Christian. "Monte Carlo methods for sampling high-dimensional binary vectors." Phd thesis, Université Paris Dauphine - Paris IX, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767163.

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This thesis is concerned with Monte Carlo methods for sampling high-dimensional binary vectors from complex distributions of interest. If the state space is too large for exhaustive enumeration, these methods provide a mean of estimating the expected value with respect to some function of interest. Standard approaches are mostly based on random walk type Markov chain Monte Carlo, where the equilibrium distribution of the chain is the distribution of interest and its ergodic mean converges to the expected value. We propose a novel sampling algorithm based on sequential Monte Carlo methodology w

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Bontemps, Dominique. "Statistiques discrètes et Statistiques bayésiennes en grande dimension." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00561749.

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Dans cette thèse de doctorat, nous présentons les travaux que nous avons effectués dans trois directions reliées : la compression de données en alphabet infini, les statistiques bayésiennes en dimension infinie, et les mélanges de distributions discrètes multivariées. Dans le cadre de la compression de données sans perte, nous nous sommes intéressé à des classes de sources stationnaires sans mémoire sur un alphabet infini, définies par une condition d'enveloppe à décroissance exponentielle sur les distributions marginales. Un équivalent de la redondance minimax de ces classes a été obtenue. Un

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Tayeb, Arafat. "Estimation bayésienne des modèles à variables latentes." Paris 9, 2006. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2006PA090061.

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Cette thèse est consacrée à l'étude de quelques modèles à variables latentes. Ces modèles peuvent être modélisés comme suit: on observe des données et on suppose qu'il y a une variable non observée de telle sorte que la loi de conditionnellement à est de forme connue et dépend généralement d'un paramètre (multidimensionnel) qui dépend lui aussi de l'état de la variable latente. Le paramètre peut ne pas dépendre de , on écrit dans ce cas. Ainsi, nous avons. La variable représente suivant le cas, l'allocation de l'observation, la composante d'origine, l'état de l'observation ou encore son régime

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El, anbari Mohammed. "Regularisation and variable selection using penalized likelihood." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00661689.

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We are interested in variable sélection in linear régression models. This research is motivated by recent development in microarrays, proteomics, brain images, among others. We study this problem in both frequentist and bayesian viewpoints.In a frequentist framework, we propose methods to deal with the problem of variable sélection, when the number of variables is much larger than the sample size with a possibly présence of additional structure in the predictor variables, such as high corrélations or order between successive variables. The performance of the proposed methods is theoretically i

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Rabut, Théo. "Optimisation bayésienne avec variables mixtes pour la chimie." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10280.

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Chaque réaction chimique doit être optimisée avant son industrialisation. L’objectif de cette optimisation est de trouver, en réalisant des expériences, les paramètres réactionnels (e.g. température, concentration, pression) qui minimisent ou maximisent un objectif (e.g. rendement, sélectivité). La conduction de ces expériences nécessite une grande quantité de connaissances expertes. Malgré cela, il n’est raisonnablement pas possible d’établir une forme analytique des relations entre les paramètres réactionnels et les objectifs. Nous parlons donc de l’optimisation d’une boîte-noire. La réalisa

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Caron, François. "Inférence bayésienne pour la détermination et la sélection de modèles stochastiques." Ecole Centrale de Lille, 2006. http://www.theses.fr/2006ECLI0012.

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On s'intéresse à l'ajout d'incertitudes supplémentaires dans les modèles de Markov cachés. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien à l'aide des méthodes de Monte Carlo. Dans un cadre multicapteur, on suppose que chaque capteur peut commuter entre plusieurs états de fonctionnement. Un modèle à saut original est développé et des algorithmes de Monte Carlo efficaces sont présentés pour différents types de situations, prenant en compte des données synchrones/asynchrones et le cas binaire capteur valide/défaillant. Le modèle/algorithme développé est appliqué à la localisation d'un véhicule

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Choiruddin, Achmad. "Sélection de variables pour des processus ponctuels spatiaux." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM045/document.

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Les applications récentes telles que les bases de données forestières impliquent des observations de données spatiales associées à l'observation de nombreuses covariables spatiales. Nous considérons dans cette thèse le problème de l'estimation d'une forme paramétrique de la fonction d'intensité dans un tel contexte. Cette thèse développe les procédures de sélection des variables et donne des garanties quant à leur validité. En particulier, nous proposons deux approches différentes pour la sélection de variables : les méthodes de type lasso et les procédures de type Sélecteur de Dantzig. Pour l

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Sidi, Zakari Ibrahim. "Sélection de variables et régression sur les quantiles." Thesis, Lille 1, 2013. http://www.theses.fr/2013LIL10081/document.

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Ce travail est une contribution à la sélection de modèles statistiques et plus précisément à la sélection de variables dans le cadre de régression linéaire sur les quantiles pénalisée lorsque la dimension est grande. On se focalise sur deux points lors de la procédure de sélection : la stabilité de sélection et la prise en compte de variables présentant un effet de groupe. Dans une première contribution, on propose une transition des moindres carrés pénalisés vers la régression sur les quantiles (QR). Une approche de type bootstrap fondée sur la fréquence de sélection de chaque variable est pr

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Harroue, Benjamin. "Approche bayésienne pour la sélection de modèles : application à la restauration d’image." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0127.

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L’inversion consiste à reconstruire des objets d’intérêt à partir de données acquises au travers d’un système d’observation. Dans ces travaux, nous nous penchons sur la déconvolution d’image. Les données observées constituent une version dégradée de l’objet, altéré par le système (flou et bruit). A cause de la perte d’informations engendrée, le problème devient alors mal conditionné. Une solution est de régulariser dans un cadre bayésien : en se basant sur des modèles, on introduit de l’information a priori sur les inconnues. Se posent alors les questions suivantes : comment comparer les modèl

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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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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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Grimonprez, Quentin. "Sélection de groupes de variables corrélées en grande dimension." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10165/document.

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Le contexte de cette thèse est la sélection de variables en grande dimension à l'aide de procédures de régression régularisée en présence de redondance entre variables explicatives. Parmi les variables candidates, on suppose que seul un petit nombre est réellement pertinent pour expliquer la réponse. Dans ce cadre de grande dimension, les approches classiques de type Lasso voient leurs performances se dégrader lorsque la redondance croît, puisqu'elles ne tiennent pas compte de cette dernière. Regrouper au préalable ces variables peut pallier ce défaut, mais nécessite usuellement la calibration

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Ros, Mathieu. "Sélection canalisante et modélisation bayésienne de variances hétérogènes : application à Helix Aspersa Müller." Rennes, Agrocampus, 2005. http://www.theses.fr/2005NSARB164.

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Dans les élevages d'escargot Helix Aspersa Müller, la variabilité de l'âge adulte et du poids à cet âge impliquent des tris réguliers qui entrainent un coût de main d'œuvre pouvant atteindre jusqu'à 50 % du prix de revient. L'obtention de lots d'animaux homogènes serait donc un réel progrès pour les éleveurs. Des expériences de sélection canalisante, technique qui vise à réduire la sensibilité aux variations de l'environnement du cractère d'intérêt tout enconservant sa moyenne proche d'un optimum, ont déjà été menées en laboratoire, c'est-à-dire en milieu controlé, ce qui est assez éloigné des

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Hebiri, Mohamed. "Quelques questions de sélection de variables autour de l'estimateur LASSO." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00408737.

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Le problème général étudié dans cette thèse est celui de la régression linéaire en grande dimension. On s'intéresse particulièrement aux méthodes d'estimation qui capturent la sparsité du paramètre cible, même dans le cas où la dimension est supérieure au nombre d'observations. Une méthode populaire pour estimer le paramètre inconnu de la régression dans ce contexte est l'estimateur des moindres carrés pénalisés par la norme ℓ1 des coefficients, connu sous le nom de LASSO. Les contributions de la thèse portent sur l'étude de variantes de l'estimateur LASSO pour prendre en compte soit des infor

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Casarin, Roberto. "Méthodes de simulation pour l'estimation bayésienne des modèles à variables latentes." Paris 9, 2007. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2007PA090056.

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Les modèles à variables latentes sont très utilisées en économétrie et statistique. Cette thèse se concentre sur l'utilisation des variables latentes dans la modélisation des mélanges des lois, dans l'analyse des séries temporelles et dans les modèles à temps continue. On suit une approche bayésienne de l'inférence fondée sur simulation. La partie recherche a été développée dans quatre chapitres. Le Chapitre 3 propose un modèle de mélange des lois alpha-stables qui prennent en compte, l'asymétrie, les queues épaisses et la multimodalité qui caractérisent les données financières. Le Chapitre 4

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Mbina, Mbina Alban. "Contributions à la sélection des variables en statistique multidimensionnelle et fonctionnelle." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10102/document.

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Cette thèse porte sur la sélection des variables dans les modèles de régression linéaires multidimensionnels et les modèles de régression linéaires fonctionnels. Plus précisément, nous proposons trois nouvelles approches de sélection de variables qui généralisent des méthodes existantes dans la littérature. La première méthode permet de sélectionner des variables aléatoires continues dans un modèle linéaire multidimensionnel. Cette approche généralise celle de NKIET (2001) obtenue dans le cas d'un modèle linéaire unidimensionnel. Une étude comparative, par simulation, basée sur le calcul de la

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Meynet, Caroline. "Sélection de variables pour la classification non supervisée en grande dimension." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00752613.

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Il existe des situations de modélisation statistique pour lesquelles le problème classique de classification non supervisée (c'est-à-dire sans information a priori sur la nature ou le nombre de classes à constituer) se double d'un problème d'identification des variables réellement pertinentes pour déterminer la classification. Cette problématique est d'autant plus essentielle que les données dites de grande dimension, comportant bien plus de variables que d'observations, se multiplient ces dernières années : données d'expression de gènes, classification de courbes... Nous proposons une procédu

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Sauvé, Marie. "Sélection de modèles en régression non gaussienne : applications à la sélection de variables et aux tests de survie accélérés." Paris 11, 2006. http://www.theses.fr/2006PA112201.

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Cette thèse traite de la sélection de modèles en régression non gaussienne. Notre but est d’obtenir des informations sur une fonction s dont on n’observe qu’un certain nombre de valeurs perturbées par des bruits non nécessairement gaussiens. Dans un premier temps, nous considérons des modèles de fonctions constantes par morceaux associés à une collection de partitions de l’ensemble de définition de s. Nous déterminons un critère des moindres carrés pénalisés qui permet de sélectionner une partition dont l’estimateur associé (de type regressogramme) vérifie une inégalité de type oracle. La séle

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Comminges, Laëtitia, and Laëtitia Comminges. "Quelques contributions à la sélection de variables et aux tests non-paramétriques." Phd thesis, Université Paris-Est, 2012. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00804979.

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Les données du monde réel sont souvent de très grande dimension, faisant intervenir un grand nombre de variables non pertinentes ou redondantes. La sélection de variables est donc utile dans ce cadre. D'abord, on considère la sélection de variables dans le modèle de régression quand le nombre de variables est très grand. En particulier on traite le cas où le nombre de variables pertinentes est bien plus petit que la dimension ambiante. Sans supposer aucune forme paramétrique pour la fonction de régression, on obtient des conditions minimales permettant de retrouver l'ensemble des variables per

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Comminges, Laëtitia. "Quelques contributions à la sélection de variables et aux tests non-paramétriques." Thesis, Paris Est, 2012. http://www.theses.fr/2012PEST1068/document.

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Les données du monde réel sont souvent de très grande dimension, faisant intervenir un grand nombre de variables non pertinentes ou redondantes. La sélection de variables est donc utile dans ce cadre. D'abord, on considère la sélection de variables dans le modèle de régression quand le nombre de variables est très grand. En particulier on traite le cas où le nombre de variables pertinentes est bien plus petit que la dimension ambiante. Sans supposer aucune forme paramétrique pour la fonction de régression, on obtient des conditions minimales permettant de retrouver l'ensemble des variables per

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Lê, Cao Kim-Anh. "Outils statistiques pour la sélection de variables et l'intégration de données "omiques"." Toulouse, INSA, 2008. http://eprint.insa-toulouse.fr/archive/00000225/.

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Les récentes avancées bio technologiques permettent maintenant de mesurer une énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques, protéomiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre d'échantillons ou d'observations. L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes. Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquemen

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Maria, Sébastien. "Modélisation parcimonieuse : application à la sélection de variables et aux données STAP." Rennes 1, 2006. http://www.theses.fr/2006REN1S153.

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Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le contexte général de la représentation parcimonieuse dont le but est de représenter une observation par un nombre restreint de signaux élémentaires (régresseurs) sélectionnés parmi toute une gamme de signaux disponibles. Le problème de la sélection de variables consiste à déterminer les régresseurs qui sont statistiquement significatifs pour la représentation. Le modèle généralement étudié suppose que seule l'observation est perturbée. Dans ces travaux, nous analysons le modèle plus général des moindres carrés totaux où les régresseurs peuvent eux

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Levrard, Clément. "Quantification vectorielle en grande dimension : vitesses de convergence et sélection de variables." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112214/document.

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Ce manuscrit étudie dans un premier temps la dépendance de la distorsion, ou erreur en quantification, du quantificateur construit à partir d'un n-échantillon d'une distribution de probabilité via l'algorithme des k-means. Plus précisément, l'objectif de ce travail est de donner des bornes en probabilité sur l'écart entre la distorsion de ce quantificateur et la plus petite distorsion atteignable parmi les quantificateurs, à nombre d'images k fixé, décrivant l'influence des divers paramètres de ce problème: support de la distribution de probabilité à quantifier, nombre d'images k, dimension de

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Mallein, Bastien. "Marches aléatoires branchantes, temps inhomogène, sélection." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066104/document.

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On s'intéresse dans cette thèse au modèle de la marche aléatoire branchante, un système de particules qui évoluent au court du temps en se déplaçant et se reproduisant de façon indépendante. Le but est d'étudier le rythme auquel ces particules se déplacent, dans deux variantes particulières de marches aléatoires branchantes. Dans la première variante, la façon dont les individus se déplacent et se reproduisent dépend du temps. Ce modèle a été introduit par Fang et Zeitouni en 2010. Nous nous intéresserons à trois types de dépendance en temps : une brusque modification du mécanisme de reproduct

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Dubois, Jean-François. "Quelques pièges cachés des méthodes de sélection de variables en régression linéaire multiple." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp03/MQ67260.pdf.

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Bécu, Jean-Michel. "Contrôle des fausses découvertes lors de la sélection de variables en grande dimension." Thesis, Compiègne, 2016. http://www.theses.fr/2016COMP2264/document.

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Dans le cadre de la régression, de nombreuses études s’intéressent au problème dit de la grande dimension, où le nombre de variables explicatives mesurées sur chaque échantillon est beaucoup plus grand que le nombre d’échantillons. Si la sélection de variables est une question classique, les méthodes usuelles ne s’appliquent pas dans le cadre de la grande dimension. Ainsi, dans ce manuscrit, nous présentons la transposition de tests statistiques classiques à la grande dimension. Ces tests sont construits sur des estimateurs des coefficients de régression produits par des approches de régressio

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Grelaud, Aude. "Méthodes sans vraisemblance appliquées à l'étude de la sélection naturelle et à la prédiction de structure tridimensionnelle des protéines." Paris 9, 2009. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2009PA090048.

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Tuleau, Christine. "Sélection de variables pour la discrimination en grande dimension et classification de données fonctionnelles." Paris 11, 2005. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012008.

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Cette these s'inscrit dans le cadre de la statistique non parametrique et porte sur la classification et la discrimination en grande dimension, et plus particulierement sur la selection de variables. Une premiere partie traite de la selection de variables a travers cart, dans un cadre de regression et de classification binaire. La procedure exhaustive developpee s'appuie sur le principe de la selection de modele qui permet d'obtenir des inegalites " oracle " et de realiser une selection de variables par contraste penalise. Une seconde partie est motivee par un probleme industriel. Il s'agit de

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Robineau, Jean-François. "Méthodes de sélection de variables, parmi un grand nombre, dans un cadre de discrimation." Université Joseph Fourier (Grenoble), 2004. http://www.theses.fr/2004GRE19009.

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L'objet de ces travaux est le développement de méthodes de sélections de variables en apprentissage supervisé. La problématique de sélection de prédicteurs se rencontre dans le domaine émergeant de la fouille de données qui fait intervenir un grand nombre de variables. Nous cherchons a développer un environnement, a la fois théorique et pratique, afin de mettre en place des méthodes de sélection indépendantes de tout modèle probabiliste et autre méthode de discrimination. En s'inspirant de critères entropiques issus de la théorie de l'information nous proposons un processus de quantisation sup

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Hindawi, Mohammed. "Sélection de variables pour l’analyse des données semi-supervisées dans les systèmes d’Information décisionnels." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0015/document.

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La sélection de variables est une tâche primordiale en fouille de données et apprentissage automatique. Il s’agit d’une problématique très bien connue par les deux communautés dans les contextes, supervisé et non-supervisé. Le contexte semi-supervisé est relativement récent et les travaux sont embryonnaires. Récemment, l’apprentissage automatique a bien été développé à partir des données partiellement labélisées. La sélection de variables est donc devenue plus importante dans le contexte semi-supervisé et plus adaptée aux applications réelles, où l’étiquetage des données est devenu plus couteu

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Tuleau, Christine. "SELECTION DE VARIABLES POUR LA DISCRIMINATION EN GRANDE DIMENSION ET CLASSIFICATION DE DONNEES FONCTIONNELLES." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012008.

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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la statistique non paramétrique et porte sur la classification et la discrimination en grande dimension, et plus particulièrement sur la sélection de variables. Une première partie traite de la sélection de variables à travers CART, dans un cadre de régression et de classification binaire. La procédure exhaustive développée s'appuie sur le principe de la sélection de modèle qui permet d'obtenir des inégalités ``oracle'' et de réaliser la sélection de variables par contraste pénalisé. Une seconde partie est motivée par un problème industriel. Il s'agit de

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Laporte, Léa. "La sélection de variables en apprentissage d'ordonnancement pour la recherche d'information : vers une approche contextuelle." Toulouse 3, 2013. http://thesesups.ups-tlse.fr/2170/.

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L'apprentissage d'ordonnancement, ou learning-to-rank, consiste à optimiser automatiquement une fonction d'ordonnancement apprise à l'aide d'un algorithme à partir de données d'apprentissage. Les approches existantes présentent deux limites. D'une part, le nombre de caractéristiques utilisées est généralement élevé, de quelques centaines à plusieurs milliers, ce qui pose des problèmes de qualité et de volumétrie. D'autre part, une seule fonction est apprise pour l'ensemble des requêtes. Ainsi, l'apprentissage d'ordonnancement ne prend pas en compte le type de besoin ou le contexte de la recher

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Donnet, Sophie. "Inversion de données IRMf : estimation et sélection de modèles." Paris 11, 2006. http://www.theses.fr/2006PA112193.

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Cette thèse est consacrée à l'analyse de données d'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf). Dans le cadre du modèle classique de convolution, nous testons l'hypothèse de variabilité inter-occurrences des amplitudes des réponses hémodynamiques. L'estimation des paramètres de ce nouveau modèle requiert le recours à l'algorithme Expectation-Maximisation. Nous comparons ce modèle au modèle sans variabilité inter-occurrences par un test du rapport des vraisemblances, sur un grand nombre de jeu de données réelles. Le modèle linéaire souffrant d'un manque de fondement biologique, nous

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Chastaing, Gaëlle. "Indices de Sobol généralisés pour variables dépendantes." Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00930229.

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Dans un modèle qui peut s'avérer complexe et fortement non linéaire, les paramètres d'entrée, parfois en très grand nombre, peuvent être à l'origine d'une importante variabilité de la sortie. L'analyse de sensibilité globale est une approche stochastique permettant de repérer les principales sources d'incertitude du modèle, c'est-à-dire d'identifier et de hiérarchiser les variables d'entrée les plus influentes. De cette manière, il est possible de réduire la dimension d'un problème, et de diminuer l'incertitude des entrées. Les indices de Sobol, dont la construction repose sur une décompositio

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Vandewalle, Vincent. "Estimation et sélection en classification semi-supervisée." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00447141.

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Le sujet de cette thèse est la classification semi-supervisée qui est considérée d'un point de vue décisionnel. Nous nous intéressons à la question de choix de modèles dans ce contexte où les modèles sont estimés en utilisant conjointement des données étiquetées et des données non étiquetées plus nombreuses. Nous concentrons notre recherche sur les modèles génératifs où la classification semi-supervisée s'envisage sans difficulté, contrairement au cadre prédictif qui nécessite des hypothèses supplémentaires peu naturelles. Après avoir dressé un état de l'art de la classification semi-supervisé

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Du, Jardin Philippe. "Prévision de la défaillance et réseaux de neurones : l'apport des méthodes numériques de sélection de variables." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00475200.

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Les hypothèses qui sous-tendent les modèles de prédiction de la défaillance d'entreprise ont conduit leurs auteurs à privilégier comme méthodes d'élaboration, celles issues de la statistique et de l'analyse de données. Parmi toutes les méthodes employées – analyse discriminante, régression logistique, arbre de décision, etc. – les réseaux de neurones occupent une place privilégiée depuis une vingtaine d'années en raison de leurs propriétés mathématiques intrinsèques, mais aussi à cause des caractéristiques spécifiques qu'ils confèrent aux modèles. Pour autant, la performance d'un modèle numéri

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Hamon, Julie. "Optimisation combinatoire pour la sélection de variables en régression en grande dimension : Application en génétique animale." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920205.

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Streszczenie:

Le développement des technologies de séquençage et de génotypage haut-débit permet de mesurer, pour un individu, une grande quantité d'information génomique. L'objectif de ce travail est, dans le cadre de la sélection génomique animale, de sélectionner un sous-ensemble de marqueurs génétiques pertinents permettant de prédire un caractère quantitatif, dans un contexte où le nombre d'animaux génotypés est largement inférieur au nombre de marqueurs étudiées. Ce manuscrit présente un état de l'art des méthodes actuelles permettant de répondre à la problématique. Nous proposons ensuite de répondre

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Aygalinc, Pascal. "Application de la reconnaissance des formes à l'aide au diagnostic médical : sélection multicritère de variables explicatives." Lille 1, 1986. http://www.theses.fr/1986LIL10083.

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Rohart, Florian. "Prédiction phénotypique et sélection de variables en grande dimension dans les modèles linéaires et linéaires mixtes." Thesis, Toulouse, INSA, 2012. http://www.theses.fr/2012ISAT0027/document.

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Les nouvelles technologies permettent l'acquisition de données génomiques et post-génomiques de grande dimension, c'est-à-dire des données pour lesquelles il y a toujours un plus grand nombre de variables mesurées que d'individus sur lesquels on les mesure. Ces données nécessitent généralement des hypothèses supplémentaires afin de pouvoir être analysées, comme une hypothèse de parcimonie pour laquelle peu de variables sont supposées influentes. C'est dans ce contexte de grande dimension que nous avons travaillé sur des données réelles issues de l’espèce porcine et de la technologie haut-débit

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Dernoncourt, David. "Stabilité de la sélection de variables sur des données haute dimension : une application à l'expression génique." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066317/document.

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Les technologies dites « haut débit » permettent de mesurer de très grandes quantités de variables à l'échelle de chaque individu : séquence ADN, expressions des gènes, profil lipidique… L'extraction de connaissances à partir de ces données peut se faire par exemple par des méthodes de classification. Ces données contenant un très grand nombre de variables, mesurées sur quelques centaines de patients, la sélection de variables est une étape préalable indispensable pour réduire le risque de surapprentissage, diminuer les temps de calcul, et améliorer l'interprétabilité des modèles. Lorsque le n

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Pressat-Laffouilhère, Thibaut. "Modèle ontologique formel, un appui à la sélection des variables pour la construction des modèles multivariés." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMR104.

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Répondre à une question de recherche causale dans un contexte d’étude observationnelle nécessite desélectionner des variables de confusion. Leur intégration dans un modèle multivarié en tant que co-variablespermet de diminuer le biais dans l’estimation de l'effet causal de l'exposition sur le critère de jugement. Leuridentification est réalisée grâce à des diagrammes causaux (DCs) ou des graphes orientés acycliques. Cesreprésentations, composées de noeuds et d'arcs orientés, permettent d’éviter la sélection de variables quiaugmenteraient le biais, comme les variables de médiation et de collisi

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