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1	Interplay between concentration, complexity and geometry in learning theory with applications to high dimensional data analysis Lecué, Guillaume 08 December 2011 (has links) (PDF) In this document I present the works I undertook since the end of my Ph.D. I started my Ph.D in September 2004 at the Laboratoire de Probabilit{é}s et Mod{é}les Al{é}atoires of Universit{é} Paris 6. I was then hired in October 2007 by the CNRS and spent my first two years at the Laboratoire d'Analyse, Topologie et Probabilit{é} in Marseille. In 2009, I moved to the Laboratoire d'Analyse et Math{é}matiques Appliqu{é}es at the Universit{é} Paris-Est Marne-la-vall{é}e. I will also use the opportunity of writing this manuscript to add some remarks and extensions to these works. [STAT:OT] Statistics/Other Statistics apprentissage statistique inégalités oracle méthodes d'agrégation pénalisation régularisation parcimonie
2	Méthodologie de modélisation pour l'évaluation des performances des architectures parallèles Prost, Jean-Pierre 18 September 1989 (has links) (PDF) La méthodologie de modélisation adaptée a la mesure des performances des architectures parallèles repose sur la décomposition du processus de modélisation en 7 phases: formulation des objectifs, analyse du système, conception du modèle, estimation et mesure des paramétrés d'entrée du modèle, resolution du modèle, validation du modèle et utilisation du modèle pour prédire les performances du système réel architectures parallèles évaluation de performances mesures de performances méthodes d'agrégation méthodologie de modélisation réseaux de files d'attente réseaux de Petri stochastique simulation

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Interplay between concentration, complexity and geometry in learning theory with applications to high dimensional data analysis

Méthodologie de modélisation pour l'évaluation des performances des architectures parallèles