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Agrégation D'estimateurs Et Optimisation Stochastique

机译：估计量的汇总和随机优化

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Cet article fait suite à la Conférence Lucien Le Carn que j'ai eu l'honneur de donner lors des XXXVIIèmes Journées de Statistique à Pau, en 2005. Il présente un aperçu de quelques résultats récents sur les méthodes d'agrégation d'estimateurs. Ces méthodes consistent à construire, à partir d'un ensemble de M estimateurs donnés, une combinaison linéaire ou convexe de ces estimateurs avec des poids aléatoires choisis de façon optimale. Nous mettons l'accent sur le lien entre agrégation et optimisation stochastique, ce qui nous permet d'aboutir à de nouvelles procédures recursives d'agrégation très performantes.%This paper is a written version of the Conference Lucien Le Cam delivered at the XXXVIIemes Journees de Statistique in Pau, 2005. It presents an overview of some recent results on the methods of aggregation of estimators. Given a collection of M estimators, aggregation procedures consist in constructing their convex or linear combination with optimally chosen random weights. We mainly focus on the link between aggregation and stochastic optimization which leads us to the construction of some new highly efficient recursive aggregation procedures.
机译：本文是在2005年我在Pau的第XXXVII统计日举行的Lucien Le Carn会议之后进行的。本文概述了有关估计量合计方法的一些最新结果。这些方法包括根据一组M个给定的估计量，构造这些估计量的线性或凸组合，并以最佳方式选择随机权重。我们强调聚合和随机优化之间的联系，这使我们能够得出新的非常高效的递归聚合过程。％本文是在XXXVIIemes Journees上发表的会议Lucien Le Cam的书面版本。 de Statistique in Pau，2005年。它概述了有关估计量合计方法的一些最新结果。给定M个估计量的集合，聚合过程包括构造具有最佳选择的随机权重的凸或线性组合。我们主要关注聚合和随机优化之间的联系，这导致我们构建一些新的高效递归聚合过程。

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