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Corrélation, indépendance et modèles inverses

Audience : Adulte - Grand Public
Le Pitch
PrésentationLe point de départ de ce travail est la résolution de problèmes inverses. Ce paradigme apparaît dans divers domaines des sciences : théorie de l'information, physique statistique, thermodynamique, traitement d'images, etc. La notion de dépendance est explicitée pour des variables discrètes et continues, pour des couples de variables ou des n-uplets, des points de vue probabiliste et statistique. Nous passons en revue plusieurs types de dépendance non-orientée, d'abord de manière théorique puis en s'appuyant sur des illustrations numériques tirés de problèmes jouets ou de problèmes réels. Nous examinons les corrélations linéaires et corrélations partielles et les comparons à des mesures de dépendance issues de la théorie de l'information, par exemple l'information mutuelle qui rend compte de dépendances non nécessairement linéaires. L'apprentissage inverse n'est pas un avatar des modes qui secouent les Statistiques depuis 20 ans, c'est la réponse naturelle des traiteurs de signaux à la complexité croissante des problèmes produits par les systèmes multicapteurs actuels, que ce soit en imagerie ou en télécommunication. Afficher moinsAfficher plus

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Le Pitch

PrésentationLe point de départ de ce travail est la résolution de problèmes inverses. Ce paradigme apparaît dans divers domaines des sciences : théorie de l'information, physique statistique, thermodynamique, traitement d'images, etc. La notion de dépendance est explicitée pour des variables discrètes et continues, pour des couples de variables ou des n-uplets, des points de vue probabiliste et statistique. Nous passons en revue plusieurs types de dépendance non-orientée, d'abord de manière théorique puis en s'appuyant sur des illustrations numériques tirés de problèmes jouets ou de problèmes réels. Nous examinons les corrélations linéaires et corrélations partielles et les comparons à des mesures de dépendance issues de la théorie de l'information, par exemple l'information mutuelle qui rend compte de dépendances non nécessairement linéaires. L'apprentissage inverse n'est pas un avatar des modes qui secouent les Statistiques depuis 20 ans, c'est la réponse naturelle des traiteurs de signaux à la complexité croissante des problèmes produits par les systèmes multicapteurs actuels, que ce soit en imagerie ou en télécommunication. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Corrélation, indépendance et modèles inverses
Auteur
Format
Broché
Publication
01 septembre 2018
Audience
Adulte - Grand Public
Pages
180
Taille
22.9 x 15.2 x 1.1 cm
Poids
274
ISBN-13
9786131531002
Livré entre : 30 juillet - 4 août
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