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Titre : Some contributions to large precision matrix estimation Titre original : Quelques contributions à l'estimation de grandes matrices de précision Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Samuel Balmand , Auteur ; Arnak Dalalyan, Directeur de thèse ; Marc Pierrot-Deseilligny , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2016 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université Paris-Est, spécialité MathématiquesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] temps de convergence
[Termes IGN] valeur aberrante
[Termes IGN] vitesseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Sous l'hypothèse gaussienne, la relation entre indépendance conditionnelle et parcimonie permet de justifier la construction d'estimateurs de l'inverse de la matrice de covariance — également appelée matrice de précision — à partir d'approches régularisées. Cette thèse, motivée à l'origine par la problématique de classification d'images, vise à développer une méthode d'estimation de la matrice de précision en grande dimension, lorsque le nombre n d'observations est petit devant la dimension p du modèle. Notre approche repose essentiellement sur les liens qu'entretiennent la matrice de précision et le modèle de régression linéaire. Elle consiste à estimer la matrice de précision en deux temps. Les éléments non diagonaux sont tout d'abord estimés en considérant p problèmes de minimisation du type racine carrée des moindres carrés pénalisés par la norme L. Les éléments diagonaux sont ensuite obtenus à partir du résultat de l'étape précédente, par analyse résiduelle ou maximum de vraisemblance. Nous comparons ces différents estimateurs des termes diagonaux en fonction de leur risque d'estimation. De plus, nous proposons un nouvel estimateur, conçu de sorte à tenir compte de la possible contamination des données par des outliers, grâce à l'ajout d'un terme de régularisation en norme mixte l2/l1. L'analyse non-asymptotique de la convergence de notre estimateur souligne la pertinence de notre méthode. Note de contenu : Introduction
0.1 Notation
0.2 Sparsity assumption
0.3 Parsimonious precision matrix estimation
0.4 Advances in sparse linear regression
0.5 Regularity properties
0.6 Contributions
0.7 Manuscript organization
1 Estimation of the diagonal elements
1.1 Introduction
1.2 Preliminaries on precision matrix estimation
1.3 Four estimators of the variance of noise
1.4 Experimental evaluation
1.5 Conclusion
2 Robust estimation
2.1 Introduction
2.2 Moderate dimensional case: theoretical results .
2.3 Discussion and extensions to high dimension
2.4 Technical results and proofs
2.5 Algorithmic aspects
2.6 Empirical evaluation
2.7 Perspectives
Conclusion
A Supplementary proofs
B Additional experimental results
C Overview of the DESP packageNuméro de notice : 15937 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques : Paris-Est : 2016 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-01501678 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81270 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15937-01 THESE Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible
Titre : Statistical learning from a regression perspective Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Richard A. Berk, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2016 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-44048-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] séparateur à vaste margeRésumé : (éditeur) This textbook considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this can be seen as an extension of nonparametric regression. This fully revised new edition includes important developments over the past 8 years. Consistent with modern data analytics, it emphasizes that a proper statistical learning data analysis derives from sound data collection, intelligent data management, appropriate statistical procedures, and an accessible interpretation of results. A continued emphasis on the implications for practice runs through the text. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, support vector machines and neural networks. Response variables may be quantitative or categorical. As in the first edition, a unifying theme is supervised learning that can be treated as a form of regression analysis. Key concepts and procedures are illustrated with real applications, especially those with practical implications. A principal instance is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Also provided is helpful craft lore such as not automatically ceding data analysis decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important message is to appreciate the limitation of one’s data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for upper undergraduate level and graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. The author uses this book in a course on modern regression for the social, behavioral, and biological sciences. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R with code routinely provided. Note de contenu : 1- Statistical Learning as a Regression Problem
2- Splines, Smoothers, and Kernels
3- Classification and Regression Trees (CART)
4- Bagging
5- Random Forests
6- Boosting
7- Support Vector Machines
8- Some Other Procedures Briefly
9- Broader Implications and a Bit of Craft LoreNuméro de notice : 25800 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-319-44048-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-44048-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95043
Titre : Stochastic dynamic programming Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Kjetil Kåre Haugen, Auteur Editeur : Oslo [Norvège] : Universitetsforlaget - Scandinavian University Press Année de publication : 2016 Importance : 105 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-82-15-02671-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Mathématique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] méthode déterministe
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] programmation dynamique
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (éditeur) This text gives a comprehensive coverage of how optimization problems involving decisions and uncertainty may be handled by the methodology of Stochastic Dynamic Programming (SDP). A rapidly changing world with seemingly growing uncertainty needs a modern approach to this classic methodology. The book treats discrete, as well as continuous problems, all illustrated by relevant real world examples. The book presents a comprehensive outline of SDP from its roots during World War II until today. Much of recent research are covered, as well as parts of the authors’ own original research. Algorithms and computer techniques are added when needed. The book may serve as a supplementary text book on SDP (preferably at the graduate level) given adequate added background material. Note de contenu : 1- Introduction
2- SDP – basic concepts
3- SDP - Benefits
4- SDP - difficulties
5- Infinite horizon problems
6- Recent researchNuméro de notice : 25972 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.18261/9788215026718-2016 En ligne : https://doi.org/10.18261/9788215026718-2016 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96619 Surface-based matching of 3D point clouds with variable coordinates in source and target system / Xuming Ge in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 111 (January 2016)
[article]
Titre : Surface-based matching of 3D point clouds with variable coordinates in source and target system Type de document : Article/Communication Auteurs : Xuming Ge, Auteur ; Thomas Wunderlich, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1 – 12 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] compensation par moindres carrés
[Termes IGN] image multicapteur
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) The automatic co-registration of point clouds, representing three-dimensional (3D) surfaces, is an important technique in 3D reconstruction and is widely applied in many different disciplines. An alternative approach is proposed here that estimates the transformation parameters of one or more 3D search surfaces with respect to a 3D template surface. The approach uses the nonlinear Gauss–Helmert model, minimizing the quadratically constrained least squares problem. This approach has the ability to match arbitrarily oriented 3D surfaces captured from a number of different sensors, on different time-scales and at different resolutions. In addition to the 3D surface-matching paths, the mathematical model allows the precision of the point clouds to be assessed after adjustment. The error behavior of surfaces can also be investigated based on the proposed approach. Some practical examples are presented and the results are compared with the iterative closest point and the linear least-squares approaches to demonstrate the performance and benefits of the proposed technique. Numéro de notice : A2016-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2015.11.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.11.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79514
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 111 (January 2016) . - pp 1 – 12[article]The ill wind that blew some good / Miroslav Holubec in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 1 (January 2016)
[article]
Titre : The ill wind that blew some good Type de document : Article/Communication Auteurs : Miroslav Holubec, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 32 - 36 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] bois
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] Slovaquie
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] tempêteRésumé : (éditeur) A unique and powerful forestry GIS available to all the foresters in Slovakia received little take-up – until a once-a-decade storm showed them what it was capable of doing. Miroslav Holubec looks at how it happened Numéro de notice : A2016-006 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79156
in GEO: Geoconnexion international > vol 15 n° 1 (January 2016) . - pp 32 - 36[article]Vers la prise en compte de la dépendance spatio temporelle des séries de position GNSS dans leur analyse / Clément Benoist (2016)PermalinkA Bayesian network-based method to alleviate the ill-posed inverse problem: A case study on leaf area index and canopy water content retrieval / Xingwen Quan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkCanopy density model: A new ALS-derived product to generate multilayer crown cover maps / António Ferraz in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkDevelopment and operational analysis of an all-fiber coherent doppler Lidar system for wind sensing and aerosol profiling / Sameh Abdelazim in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkError analysis of a new planar electrostatic gravity gradiometer for airborne surveys / Karim Douch in Journal of geodesy, vol 89 n° 12 (december 2015)PermalinkImpacts of species misidentification on species distribution modeling with presence-only data / Hugo Costa in ISPRS International journal of geo-information, vol 4 n°4 (December 2015)PermalinkMulti-GNSS as a combination of GPS, GLONASS and Beidou measurements carried out in real time / Zbigniew Siejka in Artificial satellites, vol 50 n° 4 (December 2015)PermalinkPermalinkTwo-stage change detection for synthetic aperture radar / Miriam Cha in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkImproving soil moisture profile prediction with the particle Filter-Markov chain Monte Carlo method / Hongxiang Yan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 11 (November 2015)Permalink