Models and estimation algorithms for nonparametric finite mixtures with conditionally independent multivariate component densities
Plusieurs auteurs ont proposé récemment des modèles et des algorithmes pour l'estimation nonparamétrique de mélanges multivariés finis dont l'identifiabilité n'est pas toujours assurée. Entre les modèles considérés, l'hypothèse des coordonnées indépendantes conditionnelles à la s...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Další autoři: | , , , , , |
| Médium: | Thèse numérique |
| Jazyk: | Anglais |
| Vydáno: |
2017.
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| Témata: | |
| On-line přístup: | Accès au texte intégral https://theses.univ-orleans.fr/public/2017ORLE2012_vm.pdf http://www.theses.fr/2017ORLE2012/abes https://theses.hal.science/tel-01713125 |
| Poznámka: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire mathématiques - analyse, probabilités, modélisation (Orléans ; 2012-2017) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Catherine Matias (Président du jury) ; Didier Chauveau, Catherine Matias, Laurent Bordes, Christophe Biernacki, Richard Emilion, Marguerite Zani (Membre(s) du jury) ; Laurent Bordes, Christophe Biernacki (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Modèles et algorithmes d'estimation pour des mélanges finis de densités de composantes multivariées non paramétriques et conditionnellement indépendantes |