PS : Antoine Godichon-Baggioni (LPSM – Paris) : Algorithmes de Newton stochastiques pour l’estimation des paramètres de régressions logistiques

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PS : Antoine Godichon-Baggioni (LPSM – Paris) : Algorithmes de Newton stochastiques pour l’estimation des paramètres de régressions logistiques

15 janvier 2019 / 11:30 - 12:30

On s’intéresse ici à l’estimation des paramètres de la régression logistique lorsque l’on doit traiter des données arrivant de manière séquentielle. Plus précisément, on introduit un nouvel algorithme de Newton stochastique. En effet, ce type d’algorithme permet de traiter les données en flux continu, mais contrairement aux algorithmes de gradient stochastiques usuels, ils permettent d’avoir des pas adaptés pour les différentes directions. On montre leur efficacité en donnant leurs vitesses de convergence et en montrant qu’ils ont un comportement asymptotique optimal.

PS : Antoine Godichon-Baggioni (LPSM – Paris) : Algorithmes de Newton stochastiques pour l’estimation des paramètres de régressions logistiques

Détails

Date :
15 janvier 2019
Heure :
11:30 - 12:30
Catégorie d’évènement:

Lieu

Bâtiment Fermat, salle 2107

Organisateurs

Alexis Devulder
Julien Worms