Séminaire Doctorants, Aters et Postdocs - DAP Modal'X

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Préface

Bienvenue sur le site web du séminaire DAP! Le séminaire DAP a lieu le mardi de 13h à 15h environ toutes les deux semaines au laboratoire Modal'X du département de mathématiques et informatiques de l’Université Paris Nanterre,. Les exposés sont sous forme de mini-cours d'introduction aux sujets de recherche des personnes invitées. Ils durent environ deux heures questions comprises. Les sujets mathématiques abordées sont variés; Probabilités, Statistiques, etc,.

Organisateurs

Mokhtar Z. Alaya et Paul De Buyer

Programme

Mardi 27 mars 2018
Nathan Noiry, Modal'X Université Paris Nanterre: Matrices aléatoires et graphes aléatoires : méthodes combinatoires (Partie II).

Mardi 20 mars 2018
Nathan Noiry, Modal'X Université Paris Nanterre: Matrices aléatoires et graphes aléatoires : méthodes combinatoires (Partie I).

  • L'objectif du mini-cours est de donner une introduction aux matrices aléatoires et aux graphes aléatoires.

  • Dans cette première partie, j’énoncerai le théorème de Wigner qui assure que le spectre d'une grande matrice aléatoire approche une loi déterministe appelée mesure semi-circulaire. La preuve sera l'occasion d'introduire la méthode des moments, un outil indispensable dans l’étude des matrices aléatoires.

Mardi 13 mars 2018
Mokhtar Z. Alaya, Modal'X Université Paris Nanterre: Statistique en grande dimension: quelques aspects théoriques et algorithmiques (Partie IV).

  • Validation croisée

  • TP sous Python

Mardi 6 mars 2018
Mokhtar Z. Alaya, Modal'X Université Paris Nanterre: Statistique en grande dimension: quelques aspects théoriques et algorithmiques (Partie III).

  • Inégalités oracles (IO): IO pour l'estimateur Lasso dans un modèle de régression simple et additif

  • optimisation convexe: sous gradient, sous différentielle, théorème de Fermat, opérateur proximal

  • algorithmes proximaux: ISTA (Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm) et FISTA (Fast ISTA)

Mardi 13 février 2018
Mokhtar Z. Alaya, Modal'X Université Paris Nanterre: Statistique en grande dimension: quelques aspects théoriques et algorithmiques (Partie II).

  • Fléau de la dimension

  • Minimisation d'un critère empirique pénalisé

  • Estimateur Lasso et ses dérivées: Ridge, Elastic Net, Adaptive Lasso, Fused Lasso, Group Lasso

Mardi 6 février 2018
Mokhtar Z. Alaya, Modal'X Université Paris Nanterre: Statistique en grande dimension: quelques aspects théoriques et algorithmiques (Partie I).

  • Rappel: modélisation statistique, maximum de vraisemblance, estimateur, bias, variance, risque quadratique, dilemme bias-variance

  • Modèle de régression gaussien

Vendredi 8 décembre 2017
El Mehdi Issouani, Modal'X Université Paris Nanterre: Modèles de maximum d'entropie pour le traitement automatique de langages naturels (TALN).

Vendredi 1 décembre 2017
Paul De Buyer, Modal'X Université Paris Nanterre: Un lien entre marches aléatoires, inégalités fonctionnelles et inégalités isopérimétriques, Partie III.

Vendredi 24 novembre 2017
Paul De Buyer, Modal'X Université Paris Nanterre: Un lien entre marches aléatoires, inégalités fonctionnelles et inégalités isopérimétriques, Partie II.

Vendredi 17 novembre 2017
Paul De Buyer, Modal'X Université Paris Nanterre: Un lien entre marches aléatoires, inégalités fonctionnelles et inégalités isopérimétriques, Partie I.

Addresse

Modal'X  
Bâtiment G
Université Paris Nanterre
200 avenue de la République
92000 Nanterre Cedex

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