Classification et prévision avec les algorithmes d'auto-organisation: Applications variées: De la prévision des courbes de charges électriques à ... visualisation de données en sciences sociales

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9786131500114: Classification et prévision avec les algorithmes d'auto-organisation: Applications variées: De la prévision des courbes de charges électriques à ... visualisation de données en sciences sociales
Présentation de l'éditeur :

L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, "le modèle doit suivre les données et non l'inverse". Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales.

Biographie de l'auteur :

Patrick Rousset, titulaire d'un doctorat de l'université Panthéon-Sorbonne, est actuellement ingénieur de recherche au centre d'études et de recherche sur les qualifications et chercheur associé au laboratoire SAMM de l'université Panthéon-Sorbonne.

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1.

Rousset-P
Edité par Univ Europeenne, United States (2015)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
Vendeur
The Book Depository
(London, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne, United States, 2015. Paperback. État : New. 220 x 150 mm. Language: French . Brand New Book. L esprit de ce travail est a rapprocher d une citation de Jean-Paul Benzecri, le modele doit suivre les donnees et non l inverse. Ainsi, la methode de prevision contient un pre processus d analyse de donnees. Les cartes d auto-organisation, privilegiees dans ce pre processus, ont ete completees par des outils aide a leur l interpretation pour ameliorer leur potentiel d analyse. Ces outils se sont averes performants pour analyser un grand nombre de donnees reelles issues de domaines varies tels que l analyse de la consommation des canadiens ou du chomage. Ils ont ete ameliores a mesure que leur champ d application s etendait pour aboutir a un ensemble d outils complementaires d analyse et de visualisation des donnees dont la performance sera developpee en premiere partie. La seconde partie presente la methode de prevision qui s ecarte des methodes recursives et s adapte a des contextes nouveaux. En particulier, pour la prevision de la consommation electrique, elle solutionne des problemes structurels aux series chronologiques (comme la non- stationnarite) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. N° de réf. du libraire KNV9786131500114

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Rousset-P
Edité par Univ Europeenne 2011-03-02 (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) paperback Quantité : > 20
Vendeur
Blackwell's
(Oxford, OX, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne 2011-03-02, 2011. paperback. État : New. N° de réf. du libraire 9786131500114

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Rousset-P
Edité par Univ Europeenne, United States (2015)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
Vendeur
The Book Depository US
(London, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne, United States, 2015. Paperback. État : New. 220 x 150 mm. Language: French . Brand New Book. L esprit de ce travail est a rapprocher d une citation de Jean-Paul Benzecri, le modele doit suivre les donnees et non l inverse. Ainsi, la methode de prevision contient un pre processus d analyse de donnees. Les cartes d auto-organisation, privilegiees dans ce pre processus, ont ete completees par des outils aide a leur l interpretation pour ameliorer leur potentiel d analyse. Ces outils se sont averes performants pour analyser un grand nombre de donnees reelles issues de domaines varies tels que l analyse de la consommation des canadiens ou du chomage. Ils ont ete ameliores a mesure que leur champ d application s etendait pour aboutir a un ensemble d outils complementaires d analyse et de visualisation des donnees dont la performance sera developpee en premiere partie. La seconde partie presente la methode de prevision qui s ecarte des methodes recursives et s adapte a des contextes nouveaux. En particulier, pour la prevision de la consommation electrique, elle solutionne des problemes structurels aux series chronologiques (comme la non- stationnarite) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. N° de réf. du libraire KNV9786131500114

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Patrick Rousset
Edité par Omniscriptum (2015)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
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Books2Anywhere
(Fairford, GLOS, Royaume-Uni)
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Description du livre Omniscriptum, 2015. PAP. État : New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du libraire LQ-9786131500114

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ROUSSET-P
Edité par OmniScriptum (2016)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
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Ria Christie Collections
(Uxbridge, Royaume-Uni)
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Description du livre OmniScriptum, 2016. Paperback. État : New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. N° de réf. du libraire ria9786131500114_lsuk

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6.

Patrick Rousset
Edité par Omniscriptum (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Quantité : 3
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Gallix
(Gif sur Yvette, France)
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Description du livre Omniscriptum, 2011. État : Neuf. N° de réf. du libraire 9786131500114

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Patrick Rousset
Edité par Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011 (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Taschenbuch Quantité : 2
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Rheinberg-Buch
(Bergisch Gladbach, Allemagne)
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Description du livre Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011, 2011. Taschenbuch. État : Neu. 221x151x15 mm. Neuware - L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch. N° de réf. du libraire 9786131500114

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Patrick Rousset
Edité par Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011 (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
Neuf(s) Taschenbuch Quantité : 2
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Agrios-Buch
(Bergisch Gladbach, Allemagne)
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Description du livre Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011, 2011. Taschenbuch. État : Neu. 221x151x15 mm. Neuware - L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch. N° de réf. du libraire 9786131500114

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Patrick Rousset
Edité par Omniscriptum (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
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PBShop
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Description du livre Omniscriptum, 2011. PAP. État : New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du libraire IQ-9786131500114

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Patrick Rousset
Edité par Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011 (2011)
ISBN 10 : 6131500118 ISBN 13 : 9786131500114
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AHA-BUCH GmbH
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Description du livre Editions Universitaires Europeennes EUE Mrz 2011, 2011. Taschenbuch. État : Neu. 221x151x15 mm. This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - L'esprit de ce travail est à rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzécri, 'le modèle doit suivre les données et non l'inverse'. Ainsi, la méthode de prévision contient un pré processus d'analyse de données. Les cartes d'auto-organisation, privilégiées dans ce pré processus, ont été complétées par des outils aide à leur l'interprétation pour améliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont avérés performants pour analyser un grand nombre de données réelles issues de domaines variés tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chômage. Ils ont été améliorés à mesure que leur champ d'application s'étendait pour aboutir à un ensemble d'outils complémentaires d'analyse et de visualisation des données dont la performance sera développée en première partie. La seconde partie présente la méthode de prévision qui s'écarte des méthodes récursives et s'adapte à des contextes nouveaux. En particulier, pour la prévision de la consommation électrique, elle solutionne des problèmes structurels aux séries chronologiques (comme la non- stationnarité) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales. 192 pp. Französisch. N° de réf. du libraire 9786131500114

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