Biau, Gérard, 19..-....
Biau, Gérard.
Gérard Biau
VIAF ID: 107620403 ( Personal )
Permalink: http://viaf.org/viaf/107620403
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Works
Title | Sources |
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Agrégation d'estimateurs et de classificateurs : théorie et méthodes | |
Apprentissage à "grande échelle" : contribution à l'étude d'algorithmes de clustering répartis asynchrones | |
Classification et modélisation de sorties fonctionnelles de codes de calcul : application aux calculs thermo-hydrauliques accidentels dans les réacteurs à eau pressurisés (REP) | |
Estimation de densité en dimension élevée et classification de courbes | |
Generative Adversarial Networks : theory and practice | |
Handling heterogeneous and MNAR missing data in statistical learning frameworks : imputation based on low-rank models, online linear regression with SGD, and model-based clustering | |
Impact, detection and adjustment for reporting bias in network meta-analysis. | |
Impact, détection et correction du biais de publication dans la méta-analyse en réseau | |
Incorporating physical knowledge into deep neural network | |
Incorporation de connaissance physique dans des réseaux de neurones profonds. | |
Inférence de modèles conditionnellement hétéroscédastiques avec variables exogènes | |
Interpretable Algorithms for Regression : Theory and Applications | |
"Larging scale" learning : a contribution to distributed asynchronous clustering algorithms analysis. | |
Learning time-dependent data with the signature transform | |
Lectures on the nearest neighbor method / Gérard Biau, Luc Devroye. - Cham, 2015. | |
Local regularity estimation. | |
Low-rank methods for heterogeneous and multi-source data | |
Machine learning and extremes for anomaly detection. | |
Machine learning to predict impulse control disorders in Parkinson's disease | |
Mathématiques du deep learning : généralisation, optimisation, modèles en temps continu. | |
Mathématiques et statistique pour les sciences de la nature modéliser, comprendre et appliquer | |
Méthode d'échantillonnage appliqué à la minimisation du risque empirique | |
Méthodes itératives en estimation fonctionnelle et systèmes dynamiques | |
Modélisation de la structure de dépendance d'extrêmes multivariés et spatiaux | |
Modélisation stochastique de grands jeux de données : applications en écologie et en génétique. | |
Monge's Conditions, Optimal Transport and Mathematical Relational Analysis : properties, applications and extension of the indeterminacy coupling. | |
Multi-scale forecasting by aggregation of random forests. Application to load forecasting.. | |
New insights on concentrations inequalities for martingales applications to statistics and machine learning | |
Nonparametric estimation applied to the coastal water monitoring. | |
Nos réalités augmentées : ces 0 et ces 1 qui envahissent nos vies | |
Nouvelles inégalités de concentrations pour les martingales, applications aux statistiques et à l'apprentissage automatique. | |
On some problems of supervised or unsupervised learning. | |
Online stochastic algorithms | |
Out-of-distribution Generalization in Deep Learning : Classification and Spatiotemporal Forecasting | |
PAC-Bayesian estimation of low-rank matrices | |
Pénalités minimales pour la sélection de modèle | |
Potential and prediction of waiting times for carpooling in a territory. | |
Potentiel et prévision des temps d'attente pour le covoiturage sur un territoire | |
Prévision multi-échelle par agrégation de forêts aléatoires. Application à la consommation électrique. | |
Propriétés statistiques du barycentre dans l’espace de Wasserstein. | |
Quand les forêts aléatoires rencontrent les réseaux de neurones : une analyse à échantillon fini. | |
Quantification optimale : théorèmes limites, Clustering et Simulation de l’équation McKean-Vlasov. | |
Quantification vectorielle en grande dimension : vitesses de convergence et sélection de variables | |
Random forests and interpretability of learning algorithms. | |
Random forests and variable selection : analysis of the flight data recorders for aviation safety. | |
Recherche de structure dans un graphe aléatoire : modèles à espace latent | |
Régression isotonique itérée | |
Remote sensing of phytoplankton using neural network : from global to regional, from pigment composition to bioregions. | |
Sampling methods for scaling up empirical risk minimization. | |
Segmentation of counting processes and dynamical models. | |
Semi-parametric bayesian model, applications in dose finding studies | |
Sequential Monte Carlo and Applications in Molecular Dynamics | |
Some contributions to statistical analysis and classification on graphs and curves : applications in immunobiology and biological network reconstruction. | |
Some statistical learning problems with incomplete data. | |
Statistical learning of physical dynamics | |
Statistical modeling and analysis of Internet latency traffic data | |
Statistical properties of barycenters in the Wasserstein space and fast algorithms for optimal transport of measures | |
Stochastic modelling using large data sets : applications in ecology and genetics | |
Stratégies de descente miroir pour la minimisation du regret et l'approchabilité | |
Sur quelques problèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé | |
Techniques protéomiques et intelligence artificielle : des solutions pour l'identification et la détection de la résistance aux antimicrobiens en microbiologie ? | |
Télédétection du phytoplancton par méthode neuronale : du global au régional, de la composition pigmentaire aux biorégions | |
Tests multiples et bornes post hoc pour des données hétérogènes | |
Traitement de la dépendance en analyse de sensibilité pour la fiabilité industrielle | |
Transport optimal régularisé pour l'estimation des poids dans des modèles de mélange, et application à la cytométrie en flux. | |
Treatment of dependency in sensitivity analysis for industrial reliability. | |
Univariate and multivariate quantiles, probabilistic and statistical approaches : radar applications. | |
Unsupervised statistical learning : high dimension and principal curves. | |
Variable selection in model-based clustering for high-dimensional data. | |
Vers une vision robuste de l'inférence géométrique | |
When Random Forests Meet Neural Networks : A Finite-Sample Analysis |