"Caminante, no hay camino, se hace camino al andar." Antonio Machado Chant XXIX Proverbios y cantarès, Campos de Castilla, 1917
Maître de conférence à l'Université d'Angers,
membre du LAREMA (UMR CNRS 6093).
02 41 73 50 29 ou bien "monnom"@math.univ-angers.fr
Research interests
Classification
and
Statistical Learning SVM, kernel
methods and applications Errors-in-variables models
Poste d'ingénieur de recherche dans le cadre du projet CODE
Stage de M2 Recherche Apprentissage et problèmes inverses
Publications Anisotropic oracle inequalities in noisy quantization hal.archives-ouvertes.fr/hal-00818307 Fast rates for noisy clustering. hal.archives-ouvertes.fr/hal-00695258 Statistical learning with indirect observations. hal.archives-ouvertes.fr/hal-00664125 Discriminant analysis with errors in variables. Joint work with Clément Marteau, hal.archives-ouvertes.fr/hal-00660383 Kernel Projection Machines and Risk
Hull Minimization in Classification. Preprint. Penalized
empirical risk minimization
over Besov spaces. Electronic Journal of Stats, Vol. 3 : 824-850, 2009.
Aggregation
of SVM classifiers using Sobolev Spaces Journal of Machine Learning
Research, 9: 1559-1982, 2008.
Performances statistiques de méthodes
à noyaux.
Thèse soutenue le 28 novembre 2008.
Works in progress Adaptive Noisy clustering. Joint work with Michael Chichignoud.
QTL Mapping using kernel methods. Joint work with K. Kawamura ( Osaka Institute of Technology), INRA Angers.
Noisy classification with boundary assumptions. Joint work with Clément Marteau.
The algorithm of Noisy K-means. Joint work with Camille Brunet.
ThèseM. Peter L. BARTLETT, University of Berkeley (Rapporteur)
M. Philippe BERTHET, Université Paul Sabatier (Examinateur)
M. Gérard BIAU, Université Pierre et Marie Curie (Rapporteur)
M. Gilles BLANCHARD, FIRST Institute (Examinateur)
M. Laurent CAVALIER, Université de Provence (Directeur)
M. Oleg LEPSKI, Université de Provence (Examinateur)
M. Liva RALAIVOLA, Université de Provence (Examinateur)
Résumé : Les méthodes de régularisation ont montré leurs intérêts pour résoudre des problèmes de classification.
L’algorithme des Machines à Vecteurs de Support (SVM) est aujourd’hui le représentant le plus populaire. Dans un premier temps, cette thèse
étudie les performances statistiques de cet algorithme, et considère le problème d’adaptation à la marge et à la complexité. On
étend ces résultats à une nouvelle procédure de minimisation de risque empirique pénalisée sur les espaces de Besov. Enfin la
dernière partie se concentre sur une nouvelle procédure de sélection de modèles : la minimisation de l’enveloppe du risque (RHM). Introduite par
L.Cavalier et Y.Golubev dans le cadre des problèmes inverses, on cherche à l’appliquer au contexte de la classification.
Communications orales 04/2013 :"Inverse Statistical learning", Séminaire de de statistique de l'IRMAR, Rennes. 03/2013 : "Inverse Statistical learning", Research seminar, ETH Zurich. 05/2012 : "Discriminant analysis with errors in variables", 44ème journée de la SFDS, Bruxelles. 02/2012 : "Kernel methods for phenotyping plants", Groupe de Travail Dynamique Génétique des populations, Angers. 03/2011 : "Processus empiriques pour la classification bruitée", Séminaire tournant de l' ouest, Poitiers. 06/2010 : "Basic tools from empirical processes. Applications to statistics", Dynstoch meeting, Angers. 02/2010 : "Estimation non-paramétrique et apprentissage statistique", Séminaire du MIA (Mathématiques, Image Applications), Université de La Rochelle. 09/2009 : "Quelques problèmes de statistique non-paramétrique et d'apprentissage", Journée d'accueil Fédération de recherche Nantes-Angers-Le Mans, Université d'Angers. 04/2009: "Performances statistiques de
méthodes à
noyaux en classification" Séminaire Probabilités et
statistiques de Nice. 04/2009: "Méthodes à
noyaux en classification" Séminaire du Ceremade, Paris-Dauphine. 04/2009: "Enveloppe du risque en
classification" Séminaire de proba-stats du LATP,
Marseille. 02/2009 : "Performances statistiques de
méthodes à noyaux en classification", Séminaire de
statistique de l'IRMAR, Rennes. 01/2009: "Performances statistiques des
SVM en classification" Séminaire de statistique de l'IRMA,
Strasbourg. 12/2008: "Statistical performances of
kernel methods" Rencontres de Statistiques
Mathématiques 8, CIRM, Marseille. 12/2008: "Statistical performances
of SVM Regularization in classification" Sparsity and Inverse Problems
in Statistical Theory and Econometrics, Berlin. 11/2008: "Performances statistiques de
méthodes à noyaux" Soutenance de thèse, CMI,
Marseille. 11/2008 : "Enveloppe du risque en
classification", Groupe de travail statistique, LPMA, Paris. 09/2008: "Statistical performances of
kernel methods", Statistique Mathématique et Applications
(Fréjus) 05/2008: "Penalized ERM over Besov
spaces", EPIT 2008 (Porquerolles) 04/2008: "Performances statistiques
des SVM ", Colloques des jeunes probabilistes et statisticiens
(Aussois) 03/2008: "Performances statistiques des SVM et
agrégation", Séminaire du LSP
(Toulouse)
09/2007 : Exposé d'avancement de thèse (CMI, Marseille).
09/2007 : "Classification with Support Vector Machines" à SPO 07
(Jaca, Espagne). 02/2007 : Learning Rates for SVM au
Groupe de travail COSMOS
(CMI, Marseille) . 11/2006: "Apprentissage et SVM:
point de vue statistique", Séminaire des doctorants (CMI,
Marseille). 05/2006 : Poster session à
la
conférence Mathematical
Foundation of Learning Theory II (Paris, ENS).
Enseignement : Liens :Statistical Learning : The bible !
What's new in Statistics theory ?
Le séminaire de proba-stats d'Angers
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