StatLearn 2013 - Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning"

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Category: Courses

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Episodes: 9

Description

L'apprentissage statistique joue de nos jours un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques et doit de ce fait faire face à des problèmes nouveaux. Il est par conséquent important de proposer des méthodes d'apprentissage statistique adaptées aux problèmes modernes posés par les différents champs d'application. Outre l'importance de la précision des méthodes proposées, elles devront également apporter une meilleure compréhension des phénomènes observés. Afin de faciliter les contacts entre les différentes communautés et de faire ainsi germer de nouvelles idées, un colloquium d'audience internationale (en langue anglaise) sur le thème «Challenging problems in Statistical Learning» a été organisé à l'Université Bordeaux Segalen les 8 et 9 avril 2013. Vous trouverez ci-dessous les enregistrements des exposés donnés lors de ce colloquium. Recommandé à : étudiant de la discipline, chercheur - Catégorie : cours podcast - Année de réalisation : 2013

Episode Date
Strategies to analyze (Benoît Liquet)
May 16, 2013
Regularized PCA to denoise and visualize data (Julie Josse)
May 16, 2013
New challenges for (biological) network inference with sparse Gaussian graphical models (Julien Chiquet)
May 16, 2013
Modular priors for partially identified models (Ioanna Manolopoulou)
May 16, 2013
Learning with the Online EM Algorithm (Olivier Cappé)
May 16, 2013
Investigating on nonlinear relationship in high-dimensional setting (Frédéric Ferraty)
May 16, 2013
Efficient implementation of Markov chain Monte Carlo when using an unbiased likelihood estimator (Arnaud Doucet)
May 16, 2013
Clustering of variables combined with variable selection using random forests : application to gene expression data (Robin Genuer & Vanessa Kuentz-Simonet)
May 16, 2013
Bayesian inference for the exponential random graph model (Nial Friel)
May 16, 2013