Master Thesis Online
How to optimise the bandwidths and the dimension of latent spaces in the KCCA and A-CCA machine learning algorithms for statistical matching purposes?
Magermans, Céline 
Promoteur(s) :
Heuchenne, Cédric
Date de soutenance : 2-sep-2024/7-sep-2024 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/21316
MAGERMANS_Celine_Thesis.pdfDétails
| Titre : | How to optimise the bandwidths and the dimension of latent spaces in the KCCA and A-CCA machine learning algorithms for statistical matching purposes? |
| Titre traduit : | [fr] Comment optimiser les largeurs de bande et la dimension des espaces latents dans les algorithmes d'apprentissage automatique KCCA et A-CCA à des fins d'appariement statistique ? |
| Auteur : | Magermans, Céline
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| Date de soutenance : | 2-sep-2024/7-sep-2024 |
| Promoteur(s) : | Heuchenne, Cédric
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| Membre(s) du jury : | Guillot, Malka
Ulm, Maren
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| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 98 |
| Mots-clés : | [en] Statistical Matching [en] KCCA [en] A-CCA |
| Discipline(s) : | Sciences économiques & de gestion > Finance |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Financial Engineering |
| Faculté : | Mémoires de la HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège |
Résumé
[en] This thesis aims to optimise the bandwidths and dimensions of latent spaces within the Kernel Canonical Correlation Analysis (KCCA) and Autoencoder Canonical Correlation Analysis (A-CCA) methods. These techniques, which incorporate machine learning algorithms, are part of the growing field of statistical matching. This area is expected to expand as the volume of accessible data and the emergence of new data sources increase.
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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