Modèles adaptatifs pour les mélanges de régressions

Résumé : Partant de l'estimation d'un modèle de mélange de régressions sur des données prélevées dans une situation donnée, ce travail montre comment il est possible de transférer cette information vers une nouvelle situation. Pour ce faire, des modèles parcimonieux de transformation sont mis en évidence entre les deux modèles de mélange de régressions. L'estimation des ces transformations via l'algorithme EM permet alors de déduire par plug-in les paramètres du nouveau mélange de régression. Cette stratégie s'avère être très efficace quand on ne dispose que de peu de données pour modéliser la nouvelle situation.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:08:36
Dernière modification le : mardi 30 janvier 2018 - 17:50:03
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 21:40:07

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Charles Bouveyron, Julien Jacques. Modèles adaptatifs pour les mélanges de régressions. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386638〉

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