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.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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