StatLearn 2012 - Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning"
Subscribe in ParasocialFree on the App Store for iPhone, iPad and Mac. No subscription needed. Once it is installed, tap this link again and the show is yours. Already have it? Open in Parasocial.
About
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 internati...
Also on
Recent episodes
- 1.1 Dimension reduction based on finite mixture modeling of inverse regression (Luca Scrucca)
- 1.2 Information Visualization: An Introduction to the Field and Applications for Statistics (Petra Isenberg)
- 2.1 Hypothesis Testing and Bayesian Inference: New Applications of Kernel Methods (Arthur Gretton)
- 2.2 Functional estimation in high dimensional data : Application to classification (Sophie Dabo-Niang)
- 2.3 Discriminative clustering for high-dimensional data (Camille Brunet)
- 3.1 Exploring Clustering Structure in Ranking Data (Brendan Murphy)
- 3.2 Co-clustering under different approaches (Mohamed Nadif)
- 3.3 Complexity control in overlapping stochastic block models (Pierre Latouche)
- 4.1 Data-driven penalties: heuristics, results and thoughts... (Pascal Massart)
- 4.2 A sliced inverse regression approach for block-wise evolving data streams (Jérôme Saracco)
