Ensembles d'arbres extrêmement aléatoires et leurs liens avec les méthodes à base de noyaux

old_uid4578
titleEnsembles d'arbres extrêmement aléatoires et leurs liens avec les méthodes à base de noyaux
start_date2008/04/10
schedule14h
onlineno
location_infosalle 549
summaryL'exposé présente les méthodes d'apprentissage supervisé à base d'ensembles d'arbres de régression randomisés, en se focalisant sur leurs propriétés géométriques. On expliquera comment ces méthodes peuvent être interprétées comme des méthodes d'apprentissage supervisé de kernels dans l'espace d'entrée et comment elles peuvent être étendues naturellement pour réaliser des prédictions dans des espaces de sortie "kernelisés".
responsiblesBouchon-Meunier, Diaz, Gallinari