Pénalisation ℓ¹
en collaboration avec K. Bertin et V. Rivoirard
Les méthodes ℓ¹, comme le Lasso ou le sélecteur de Dantzig d’E. Candès et T. Tao, estiment une combinaison parcimonieuse des éléments d’un grand dictionnaire. En partant d’une question posée par A. Tsybakov, nous avons étudié le sélecteur de Dantzig dans le cadre de l’estimation de densité.
Contraintes de Dantzig calibrées sur les données
Avec K. Bertin et V. Rivoirard, nous avons montré comment exploiter pleinement le cadre de l’estimation de densité pour calibrer finement les contraintes de Dantzig à partir des données, ce qui rend la procédure entièrement automatique (AIHP 2011).
Inégalités oracle et étude numérique
Nous avons établi des inégalités oracle pour l’estimateur obtenu et confirmé son bon comportement par des expériences numériques.
Publications
2011 (1)
-
Adaptive Dantzig density estimation. Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist., 47(1):43–74, 2011.
PDFDOIarXivHAL
BibTeX
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Exposés
2013 (1)
- Some (statistical) applications of Ockham's principle. HdR, Paris Sud, Université Paris Sud, Orsay, France, mars 2013. Transparents
2010 (2)
- Estimation de densité par pénalisation ℓ₁ minimale. 50 ans du LPMA, Halle aux Farines, Université Paris Diderot, Paris, France, décembre 2010. TransparentsVidéo
- Estimation de densité par pénalisation ℓ₁ minimale. GdT ISIS, Telecom, rue Barrault, Paris, France, novembre 2010. Transparents
2009 (4)
- Density estimation by ℓ₁ minimal penalization. Rencontres de Statistiques Mathématiques, CIRM, CIRM, Luminy, Marseille, France, décembre 2009. Transparents
- Estimation de densité par pénalisation ℓ₁ minimale. Orsay, Université Paris Sud, Orsay, France, novembre 2009. Transparents
- Adaptive Dantzig density estimation. Berlin, Weierstrass institute, Berlin, Germany, novembre 2009. TransparentsNotes
- Estimation de densité par pénalisation ℓ₁ minimale. GdT Statistique LPMA, 175 rue du Chevaleret, Paris, France, mars 2009. TransparentsNotes