Séance de cours

Modèles spatiaux latents : Inférence et applications

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les modèles spatiaux latents, en se concentrant sur les hypothèses d'indépendance conditionnelle et de paramétrisation à l'aide de régression logistique. Il s'inscrit dans la représentation des réseaux dans les espaces latents, la relation entre les nœuds et l'équivalence à d'autres cadres de modélisation. La séance de cours explore également les graphiques aléatoires de produits à points, les modèles de blocs stochastiques et les décompositions spectrales. De plus, il traite du modèle de classe latente, du modèle de distance latente et du modèle eigen latent, mettant en évidence leurs applications dans l'analyse des données du réseau. La présentation se termine par une explication détaillée de la méthode de vraisemblance du profil pour l'estimation des paramètres dans les modèles spatiaux latents.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.