Activités de recherche

Sujet de Thèse

Titre : Sélection de variables pour la classification non supervisée en grande dimension.

> Résumé (en français) / Summary (in English)

J'ai effectué ma thèse sous la direction de Pascal Massart, au sein de l'Equipe Probabilités et Statistiques du laboratoire de Mathématiques d'Orsay (Université Paris-Sud XI) et de l'Equipe INRIA SELECT (Saclay).

J'ai soutenu ma thèse le 9 novembre 2012 à la Faculté des Sciences d'Orsay devant le jury constitué de Francis Bach (rapporteur), Gérard Biau (examinateur), Christophe Biernacki (rapporteur), Gilles Celeux (président du jury), Pascal Massart (directeur de thèse) et Marie-Anne Poursat (examinatrice).

Mes travaux de recherche portent sur :

• • la régularisation l1

  • les problèmes de grande dimension

  • les modèles de mélange gaussiens

  • la sélection de modèles par critère non asymptotique

  • la calibration de pénalité

Ils trouvent des applications en classification non supervisée en grande dimension, par exemple en classification de courbes avec reconstruction parcimonieuse de profil type.

Publications

• C. Meynet et C. Maugis-Rabusseau (2012), A sparse variable selection procedure in model-based clustering. [INRIA - hal00734316, PDF]

• P. Massart et C. Meynet (2012), Somes rates of convergence for the selected Lasso estimator. [Lectures Notes in Computer Science, Springer, Vol. 7568/2012, 17-33, PDF]

• C. Meynet (2012), An l1-oracle inequality for the Lasso in finite mixture Gaussian regression models. [ESAIM Probabilty and Statistics, 10.1051/ps/2012016, PDF]

• P. Massart et C. Meynet (2011), The Lasso as an l1-Ball Model Selection Procedure. [Electronic Journal of Statistics, Vol. 5, 669-687, PDF]

• P. Massart et C. Meynet (2010), An l1-Oracle Inequality for the Lasso. [INRIA, RR-7356, PDF]

Communications orales

• Soutenance de thèse, Faculté des Sciences d'Orsay (11/2012) : "Sélection de variables pour la classification non supervisée en grande dimension." [transparents]

• Exposé au Working Group on Model-Based Clustering Summer Session, Guelph, Canada (07/2012) : "Variable selection via l1-penalization in model-based clustering." [transparents]

• Exposé au groupe de travail sur la classification et les analyses en neuroimagerie CEA Saclay Neurospin (04/2012) : "Liens de la régularisation l1 avec la sélection de modèles parmi des boules l1." [transparents]

• Exposé aux tutoriels et Exposés de Statistiques à Télécom, Télécom ParisTech (03/2012) : "How can we obtain l1-oracle inequalities for the Lasso via model selection?" [transparents], [notes de démonstration]

• Exposé au séminaire des doctorants de mathématiques de l'Université Paris-Sud, Faculté des Sciences d'Orsay (10/2011) : "Sélection de modèles par pénalisation : de la régression linéaire à la classification non supervisée." [notes d'exposé]

• Exposé au séminaire d'apprentissage statistique SMILE in Paris, ENS d'Ulm (01/2011) : "Une nouvelle approche en sparsité." [transparents]

• Exposé à la journée des doctorants, Faculté des Sciences d'Orsay (01/2011) : "Sélection de variables pour la classification non supervisée en grande dimension." [transparents]

• Exposé au colloque de Statistique Mathématique et Applications, Fréjus (09/2010) : "An l1-Oracle Inequality for the Lasso." [transparents]

• Présentation de ma thèse en classe préparatoire HECS au Lycée Carnot de Dijon (04/2010)

• Exposé au groupe de travail de l'équipe SELECT, Faculté des Sciences d'Orsay (04/2010) : "Le Lasso : sélection de variables et régularisation l1."

• Compte-rendu de mes lectures sur le Lasso, Faculté des Sciences d'Orsay (12/2009)

Séminaires et groupes de travail

J'ai participé à différents séminaires et groupes de travail autour des statistiques :

• • Groupe de travail sur la classification et les analyses en neuroimagerie SELECT (INRIA Saclay/Paris XI) - PARIETAL (INRIA Saclay) - LNAO (CEA/Neurospin) (2012)

  • Tutoriels et Exposés de Statistiques à Télécom, Télécom ParisTech (2012)

  • Working Group on Model-Based Clustering Summer Session, Glasgow en Ecosse (07/2011), Guelph au Canada (07/2012)

  • Journée Apprentissage et Parcimonie du GdR ISIS (Information, Signal, Images et ViSion), Telecom ParisTech (11/2010)

  • Colloque de Statistique Mathématique et Applications, Fréjus (09/2010)

  • Séminaires de statistiques, Faculté des Sciences d'Orsay (2009-2011)

  • Séances du groupe de travail autour de la classification, Faculté des Sciences d'Orsay / Ecole Polytechnique (2009-2011)

  • Réunions de l'équipe SELECT, Faculté des Sciences d'Orsay (2009-2011)

  • Séminaires d'apprentissage statistique SMILE (Statistical Machine Learning) in Paris, ENS d'Ulm (2009-2011)

  • Groupe de travail SONATA (Stress Orphean Network and Transcriptome in Arabidopsis) de l'INRA (2011)

Formation doctorale

J'ai suivi différents cours de statistiques durant ma thèse :

1. • Cours CREST GENES : "Uniform Probability Inequalities with Applications in High-dimensional Statistical Models", Sara van de Geer, ENSAE - Paris (02-03/2011)

   • Cours Peccot 2011 : "Sélection de modèles et sélection d'estimateurs pour l'apprentissage statistique", Sylvain Arlot, Collège de France - Paris (01/2011)

   • Cours de Master 2 Probabilités-Statistiques : "Classification et statistiques en grandes dimensions", Vincent Rivoirard, Faculté des Sciences d'Orsay (2010)