A predictive deviance criterion for selecting a generative model in semi-supervised classification

Vincent Vandewalle 1, 2 Christophe Biernacki 2, 3 Gilles Celeux 1 Gérard Govaert 4
1 SELECT - Model selection in statistical learning
Inria Saclay - Ile de France, LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
3 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Type de document :
Article dans une revue
Computational Statistics and Data Analysis, Elsevier, 2012
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00778130
Contributeur : Erwan Le Pennec <>
Soumis le : vendredi 18 janvier 2013 - 17:38:18
Dernière modification le : mercredi 4 juillet 2018 - 16:44:02

Identifiants

  • HAL Id : hal-00778130, version 1

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Vincent Vandewalle, Christophe Biernacki, Gilles Celeux, Gérard Govaert. A predictive deviance criterion for selecting a generative model in semi-supervised classification. Computational Statistics and Data Analysis, Elsevier, 2012. 〈hal-00778130〉

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