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Les méthodes numériques utilisées en analyse des données ne sont pas adéquates si les données sont reçues d une façon séquentielle. Dans cet ouvrage, nous proposons des algorithmes d approximation stochastiques répondant à cette problématique. Un cadre probabiliste de l'analyse des données est défini. Nous présentons un processus général d approximation stochastique appliqué à l analyse factorielle. Une illustration de la convergence de ses algorithmes est faite sur des données réelles dans des domaines divers. On retrouve aussi une étude des algorithmes séquentiels de classification comme la…mehr

Produktbeschreibung
Les méthodes numériques utilisées en analyse des données ne sont pas adéquates si les données sont reçues d une façon séquentielle. Dans cet ouvrage, nous proposons des algorithmes d approximation stochastiques répondant à cette problématique. Un cadre probabiliste de l'analyse des données est défini. Nous présentons un processus général d approximation stochastique appliqué à l analyse factorielle. Une illustration de la convergence de ses algorithmes est faite sur des données réelles dans des domaines divers. On retrouve aussi une étude des algorithmes séquentiels de classification comme la classification autour des centres mobiles ainsi qu un processus permettant l estimation séquentielle des paramètres d un mélange de lois en classification. Ce livre s adresse aux professeurs, chercheurs, étudiants s intéressant à l'approximation stochastique séquentielle ou à l analyse des données vue sous un autre angle.
Autorenporträt
Docteur ès sciences appliquées, titulaire d'un Doctorat d'Etat de l'Université Mohamed V. Rabat et d'un Doctorat d'Université de Nancy I, est Professeur à l'Ecole Nationale Supérieure d'Electricité et de Mécanique. ENSEM,Université Hassan II. Casablanca.Sur le plan de la recherche, il s'intéresse à l'approximation stochastique séquentielle.