Sélection et aggrégation de modèles pour la prédiction de séries temporelles faiblement dépendantes

Résumé : Dans ce travail, on applique le paradigme de la théorie de l'apprentissage statistique au problème de la sélection d'un bon modèle pour la prédiction d'une série temporelle faiblement dépendante.
Type de document :
Documents associés à des manifestations scientifiques -- Hal-inria+
Journées MAS et Journée en l'honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/inria-00510205
Contributeur : Conférence Mas2010 <>
Soumis le : mardi 17 août 2010 - 16:01:40
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:27:12
Document(s) archivé(s) le : jeudi 18 novembre 2010 - 03:12:49

Fichier

CH-Alquier.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00510205, version 1

Collections

Citation

Pierre Alquier, Olivier Wintenberger. Sélection et aggrégation de modèles pour la prédiction de séries temporelles faiblement dépendantes. Journées MAS et Journée en l'honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France. 〈inria-00510205〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

149

Téléchargements du document

41