Learning algorithms and statistical software, with applications to bioinformatics

Toby Dylan Hocking 1, 2
2 SIERRA - Statistical Machine Learning and Parsimony
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
Résumé : L'apprentissage statistique est le domaine des mathématiques qui aborde le développement des algorithmes d'analyse de données. Cette thèse est divisée en deux parties : l'introduction de modèles mathématiques et l'implémentation d'outils logiciels. Dans la première partie, je présente de nouveaux algorithmes pour la segmentation et pour le partitionnement de données (clustering). Le partitionnement de données et la segmentation sont des méthodes d'analyse qui cherche des structures dans les données. Je présente les contributions suivantes, en soulignant les applications à la bioinformatique. Dans la deuxième partie, je présente mes contributions au logiciel libre pour la statistique, qui est utilisé pour l'analyse quotidienne du statisticien.
Type de document :
Thèse
General Mathematics [math.GM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. English. 〈NNT : 2012DENS0062〉
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Soumis le : mardi 19 novembre 2013 - 10:27:08
Dernière modification le : mardi 29 janvier 2019 - 15:05:43
Document(s) archivé(s) le : lundi 3 mars 2014 - 14:15:10

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Toby Dylan Hocking. Learning algorithms and statistical software, with applications to bioinformatics. General Mathematics [math.GM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. English. 〈NNT : 2012DENS0062〉. 〈tel-00906029〉

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