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  1. Kellner, Jérémie [VerfasserIn] ; Lille 1 [MitwirkendeR]; Biernacki, Christophe [MitwirkendeR]; Celisse, Alain [MitwirkendeR]

    Gaussian models and kernel methods ; Modèles Gaussiens et méthodes à noyaux

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    theses.fr, 2016-12-01

  2. Petit, Sébastien [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Vazquez, Emmanuel [MitwirkendeR]; Bect, Julien [MitwirkendeR]

    Improved Gaussian process modeling : Application to Bayesian optimization ; Améliorations des modèles par processus gaussiens : Application à l'optimisation bayésienne

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    theses.fr, 2022-09-02

  3. Fraysse, Philippe [VerfasserIn] ; Bordeaux 1 [MitwirkendeR]; Bercu, Bernard [MitwirkendeR]

    Estimation récursive dans certains modèles de déformation ; Recursive estimation for some deformation models

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    theses.fr, 2013-07-04

  4. Bietti, Alberto [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes (ComUE) [MitwirkendeR]; Mairal, Julien [MitwirkendeR]

    Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds ; Foundations of deep convolutional models through kernel methods

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    theses.fr, 2019-11-27

  5. Giffon, Luc [VerfasserIn] ; Aix-Marseille [MitwirkendeR]; Ayache, Stéphane [MitwirkendeR]; Kadri, Hachem [MitwirkendeR]; Artières, Thierry [MitwirkendeR]

    Approximations parcimonieuses et méthodes à noyaux pour la compression de modèles d'apprentissage ; Sparse approximations and kernel methods for machine learning model compression

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    theses.fr, 2020-12-18

  6. Keriven, Nicolas [VerfasserIn] ; Rennes 1 [MitwirkendeR]; Gribonval, Rémi [MitwirkendeR]

    Apprentissage de modèles de mélange à large échelle par Sketching ; Sketching for large-scale learning of mixture models

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    theses.fr, 2017-10-12

  7. Chagny, Gaëlle [VerfasserIn] ; Paris 5 [MitwirkendeR]; Comte, Fabienne [MitwirkendeR]

    Estimation adaptative avec des données transformées ou incomplètes. Application à des modèles de survie ; Adaptive estimation with warped or incomplete data. Application to survival analysis

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    theses.fr, 2013-07-05

  8. Sampaio de Rezende, Rafael [VerfasserIn] ; Paris Sciences et Lettres (ComUE) [MitwirkendeR]; Ponce, Jean [MitwirkendeR]; Bach, Francis [MitwirkendeR]

    New methods for image classification, image retrieval and semantic correspondence ; Nouvelles méthodes pour classification d'image, recherche d'image et correspondence sémantique

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    theses.fr, 2017-12-19

  9. Roussillon, Pierre [VerfasserIn] ; Sorbonne Paris Cité [MitwirkendeR]; Delon, Julie [MitwirkendeR]

    Modèles de cycles normaux pour l'analyse des déformations ; Normal cycle models for deformation analysis

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    theses.fr, 2017-11-24

  10. Gong, Helin [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Maday, Yvon [MitwirkendeR]; Mula Hernandez, Olga [MitwirkendeR]

    Data assimilation with reduced basis and noisy measurement : Applications to nuclear reactor cores ; Couplage de réduction de modèles et de mesures bruitées : Applications à l’assimilation de données pour les cœurs de centrales nucléaires

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    theses.fr, 2018-07-13

  11. Jeunesse, Paulien [VerfasserIn] ; Paris Sciences et Lettres (ComUE) [MitwirkendeR]; Hoffmann, Marc [MitwirkendeR]

    Estimation non paramétrique du taux de mort dans un modèle de population générale : Théorie et applications. ; Non Parametric Estimation of General Population Process Parameters

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    theses.fr, 2019-01-08

  12. Lim, Néhémy [VerfasserIn] ; Evry-Val d'Essonne [MitwirkendeR]; Alché-Buc, Florence d' [MitwirkendeR]

    Estimation de modèles autorégressifs vectoriels à noyaux à valeur opérateur : Application à l'inférence de réseaux ; Estimation of operator-valued kernel-based vector autoregressive models : Application to network inference

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    theses.fr, 2015-04-02

  13. Della Maestra, Laetitia [VerfasserIn] ; Université Paris sciences et lettres [MitwirkendeR]; Hoffmann, Marc [MitwirkendeR]

    Estimation statistique pour les dynamiques collectives ; Statistical estimation for collective dynamics

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    theses.fr, 2022-11-30

  14. Araya Valdivia, Ernesto [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Castro, Yohann de [MitwirkendeR]

    Kernel spectral learning and inference in random geometric graphs ; Apprentissage spectral des noyaux et inférence des graphes aléatoires géométriques

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    theses.fr, 2020-12-16