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4.2 A sliced inverse regression approach for block-wise evolving data streams
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01:01:04
Bayesian inference for the exponential random graph model
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00:57:16
Stochastic block models for random graphs analysis
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00:58:05
New challenges for (biological) network inference with sparse Gaussian graphical models
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00:48:49
Efficient implementation of Markov chain Monte Carlo when using an unbiased likelihood estimator
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00:49:33
Modular priors for partially identified models
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00:57:41
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00:55:47
Clustering of variables combined with variable selection using random forests : application to gene expression data
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00:51:05
Regularized PCA to denoise and visualize data
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00:54:00
Investigating on nonlinear relationship in high-dimensional setting
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00:47:23
1.1 Ultrametric wavelet regression of multivariate time series : application to Colombian conflict analysis
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00:49:18
1.2 On the regularization of Sliced Inverse Regression
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