Un processus ponctuel déterminantal pour ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Un processus ponctuel déterminantal pour la sélection d'attributs
Auteur(s) :
Belhadji, Ayoub [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Bardenet, Remi [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Chainais, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Bardenet, Remi [Auteur]

Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Chainais, Pierre [Auteur]

Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Titre de la manifestation scientifique :
GRETSI 2019
Ville :
Lille
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2019-08-26
Titre de l’ouvrage :
Actes du colloque GRETSI 2019
Discipline(s) HAL :
Mathématiques [math]
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Résumé :
La réduction de dimension est une tâche récurrente de l'analyse des signaux en grande dimension. Les axes principaux de l'analyse en composantes principales sont difficilement interprétables. Lorsqu'on souhaite préserver ...
Lire la suite >La réduction de dimension est une tâche récurrente de l'analyse des signaux en grande dimension. Les axes principaux de l'analyse en composantes principales sont difficilement interprétables. Lorsqu'on souhaite préserver l’interprétabilité des dimensions, la sélection d'attributs est préférable, mais implique a priori une optimisation combinatoire très coûteuse. Cet article contourne la difficulté en proposant un nouvel algorithme de sélection aléatoire d’attributs, ou de manière équivalente, de colonnes de la matrice des données. On utilise pour cela un processus ponctuel déterminantal (PPD) sur les indices des colonnes, dont le noyau est contrôlé par la structure des données.Lire moins >
Lire la suite >La réduction de dimension est une tâche récurrente de l'analyse des signaux en grande dimension. Les axes principaux de l'analyse en composantes principales sont difficilement interprétables. Lorsqu'on souhaite préserver l’interprétabilité des dimensions, la sélection d'attributs est préférable, mais implique a priori une optimisation combinatoire très coûteuse. Cet article contourne la difficulté en proposant un nouvel algorithme de sélection aléatoire d’attributs, ou de manière équivalente, de colonnes de la matrice des données. On utilise pour cela un processus ponctuel déterminantal (PPD) sur les indices des colonnes, dont le noyau est contrôlé par la structure des données.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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