In: Journal of computational science, 2021, vol. 53, p. 13
The ℓ1-regularized Gaussian maximum likelihood method is a common approach for sparse precision matrix estimation, but one that poses a computational challenge for high-dimensional datasets. We present a novel ℓ1- regularized maximum likelihood method for performant large-scale sparse precision matrix estimation utilizing the block structures in the underlying computations. We identify the...
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Mémoire de bachelor : Haute Ecole Arc Santé, 2021.
Problématique : La problématique principale, traite des interventions non pharmacologiques ayant un impact positif auprès des personnes âgées atteintes de démence. Parallèlement, elle traite aussi d’un problème de santé publique actuel, qu’est l’épuisement des proches aidants. En amenant différentes activités à l’aide des approches alternatives, cela aura une...
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In: Bioinformatics, 2018, vol. 34, no. 22, p. 3843-3848
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In: Acta Geotechnica, 2015, vol. 10, no. 2, p. 197-208
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In: World Journal of Surgery, 2015, vol. 39, no. 4, p. 822-832
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In: Systematic Biology, 2018, vol. 67, no. 2, p. 304-319
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In: Systematic Biology, 2018, vol. 67, no. 1, p. 170-174
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In: Systematic Biology, 2017, vol. 66, no. 5, p. 769-785
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In: Systematic Biology, 2017, vol. 66, no. 1, p. 3-22
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In: Systematic Biology, 2016, vol. 65, no. 4, p. 628-639
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