Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite : famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes

par Aida Jarraya Siala

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Philippe Leray et de Afif Masmoudi.

Soutenue en 2013

à Nantes .


  • Résumé

    L’apprentissage d’un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d’apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d’estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l’application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l’estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les mélanges infinis de lois Gaussiennes dans le but de (1) proposer de nouvelles formes paramétriques, (2) estimer des paramètres de tels modèles et (3) apprendre leur structure

  • Titre traduit

    New parametrizations for Bayesian networks and their implicit estimation : exponential family and Gaussian infinite mixtures


  • Résumé

    Learning a Bayesian network consists in estimating the graph (structure) and the parameters of conditional probability distributions associated with this graph. Bayesian networks learning algorithms rely on classical Bayesian estimation approach whose a priori parameters are often determined by an expert or defined uniformly The core of this work concerns the application of several advances in the field of statistics as implicit estimation, Natural exponential families or infinite mixtures of Gaussian in order to (1) provide new parametric forms for Bayesian networks, (2) estimate the parameters of such models and (3) learn their structure.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (93 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliographie p. 80-86

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Nantes. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 2013 NANT 2042
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