UE Statistique en grande dimension

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

Descriptif

Sélection de modèles en grande dimension: Cadre du modèle linéaire et modèle linéaire généralisé; Pénalisation BIC, AIC pour la sélection de variables, modèles; Pénalisation lasso, ridge, grouped lasso, etc.; Aperçu des résultats théoriques; Méthodes numériques de calibration des constantes. Réduction de dimension par analyse de sensibilité

Pré-requis

UE – Modèle linéaire

Compétences visées

Maîtriser les méthodes de pénalisation classiques pour la sélection de modèle. Savoir appliquer l’analyse de sensibilité pour réduire la complexité des modèles. Maîtriser les méthodes d’apprentissage en grande dimension .

Informations complémentaires

Méthode d'enseignement : En présence
Lieu(x) : Grenoble - Domaine universitaire
Langue(s) : Français