Analyse statistique des réseaux : prévision des liens et biclustering

Cette séance de cours de l'instructeur aborde les thèmes de la prédiction des liens et du biclustring dans le contexte de l'analyse statistique des données du réseau. Il se transforme en méthodes de notation pour la prédiction des liens, les modèles de régression logistique et l'utilisation de classificateurs pour prédire les bords manquants. De plus, il explore l'inférence causale dans les réseaux, l'estimation des effets du traitement et la variance de ces effets. La séance de cours traite également du biclustering, une technique de regroupement de lignes et de colonnes de matrices de données simultanément pour identifier les patrons. Diverses applications du biclustring dans différents domaines sont mises en évidence, soulignant l'importance d'identifier un comportement cohérent dans les matrices de données.