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Les modèles de mélange
de Christine Keribin In Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023), p.38-41 Le point sur le modèle statistique pour analyser les données appelé modèle de mélange basé sur l'algorithme EM (espérance-maximisation) : modélisation et clustering ; modéliser une variable aléatoire ; un modèle de mélange avec des paramètres connus ; l'estimation des paramètres d'un modèle de mélange basé sur l'algorithme CEM (algorithme de classification automatique) ; le choix du modèle. Encadrés : la définition d'un modèle ; la notion de variable aléatoire ; la règle de maximum a posteriori ; estimer un paramètre avec la méthode de vraisemblance. Graphiques. |
Keribin Christine.
« Les modèles de mélange »
in Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023), p.38-41.
Titre : | Les modèles de mélange (2023) |
Auteurs : | Christine Keribin |
Type de document : | Article : texte imprimé |
Dans : | Tangente. Hors-série (Paris) (086, 06/2023) |
Article : | p.38-41 |
Langues: | Français |
Descripteurs : | modèle statistique |
Résumé : | Le point sur le modèle statistique pour analyser les données appelé modèle de mélange basé sur l'algorithme EM (espérance-maximisation) : modélisation et clustering ; modéliser une variable aléatoire ; un modèle de mélange avec des paramètres connus ; l'estimation des paramètres d'un modèle de mélange basé sur l'algorithme CEM (algorithme de classification automatique) ; le choix du modèle. Encadrés : la définition d'un modèle ; la notion de variable aléatoire ; la règle de maximum a posteriori ; estimer un paramètre avec la méthode de vraisemblance. Graphiques. |
Genre : | Article de périodique |