Publications

HDR (2019), Mémoire de thèse (1999)

Co-auteursTitreSource
Biernacki C., Jacques J., Keribin C.A Survey on Model-Based Co-Clustering: High Dimension and Estimation ChallengesJournal of Classification, p.1-50, 2023 pdf
Coudray, O., Keribin C., Massart, P., Pamphile, P.Risk bounds for PU learning under Selected at Random assumptionJMLR 24(2023): p 1−31
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Antonazzo F., Biernacki C., Keribin C.Frugal Gaussian clustering of huge imbalanced datasets through a bin-marginal approachStatistics and Computing, 2023, vol. 33, no 3, p. 1-22
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Coulaud R., Keribin C., Stoltz G.Modeling dwell time in a data-rich railway environment: With operations and passenger flows dataTransportation Research Part C: Emerging Technologies, 2023, vol. 146, p. 103980
Keribin C.Cluster or co-cluster the nodes of oriented graphs?Journal de la Société Française de Statistique 162(1), 2021, pdf
Brault V., Keribin C., Mariadassou M.Consistency and Asymptotic Normality of Latent Blocks Model Estimators Electron. J. Statist.
14(1), 2020, pdf
Keribin C.A note on BIC and the slope heuristicsJournal de la SFdS
160(3), 2019, pdf
Keribin C., Liu Y. Popova T., Rozenholc Y.A mixture model to characterize genomic alterations of tumorsJournal de la SFdS
160(1), 2019, pdf
Hernandez C., Keribin C., Drobinski P., Turquety S.Statistical modelling of wildfire size and intensity: a step toward meteorological forecasting of summer extreme fire riskAnnales Geophysicae
33, 2015, pdf
Keribin C., Brault V., Celeux G., Govart G.Estimation and Selection for the Latent Block Model on Categorical DataStatistics and Computing
25 (6), 2015, pdf
Michel V., Gramfort A., Varoquaux G.,Eger E., Keribin C., and Thirion B.A supervised clustering approach for fMRI-based inference of brain statesPattern Recognition – Special Issue on Brain Decoding
45(6), 2012, pdf
Michel V., Eger E., Keribin C. and Thirion B.Multi-Class Sparse Bayesian Regression for fRMI-based predictionInternational Journal of Biomedical Imaging
2011, pdf
Keribin C.Méthodes bayésiennes variationnelles : concepts et applications en neuroimagerieJournal de la Société Française de Statistique
151(2), 2010, pdf
Keribin C., Haughton D.Asymptotic probabilities of over-estimating and under-estimating the order of a model in general regular familiesCommunications in Statistics, Theory and Methods
32-7, 2003
Gassiat E. , Keribin C.The Likelihood Ratio Test for the number of components of a mixture with Markov regimeESAIM PS Vol 4, 2000
Keribin C.Consistent Estimation of the Order of Mixture ModelsSankhya Series A
volume 62, Part. 1, 2000, pdf
Keribin C.Estimation consistante de l’ordre de modèles de mélangeCRAS
Série I, 326(2), 1998

Actes de conférences

Exposés invités

  • Frugal Gaussian clustering of huge imbalanced datasets through a bin-marginal approach, WGMBC, Athènes (October 25-29, 2021); Journées JSTAR, Rennes (7 et 8 avril 2022); ERCIM CMStatistics, Londres (December 17th, 2022)
  • Asymptotic criteria for model selection in the latent block model, MHC2021, Orsay (June 2-4, 2021)
  • Clustering of a directed graph: Bipartite clustering or not?, ERCIM CMStatistics, online, 2020; séminaire INRAE-MaIAGE (déc. 2020)
  • Some asymptotic properties of model selection criteria in the latent block model, 12th Scientific meeting CLADAG 2019, Cassino (Italie), 2019; séminaire du MAP5 (nov 2019), séminaire d’AgroParisTech (mai 2020)
  • Co-clustering: a versatile way to perform clustering in high dimension,11th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatitistics 2018), Pisa, Italy, December, 2018
  • The Latent Block Model: a useful model for high dimensional data, ISI 2017, 61st World Statistics Congress, Marrakech, Maroc, 2017
  • Méthodes Bayésiennes Variationnelles: Journée spéciale du groupe Statistique Mathématique de la SFdS, Paris, 2017
  • Model selection with intractable likelihood, ERCIM, Londres 2013

Mini cours invité

  • Introduction au Machine Learning. Ateliers de la SFdS, novembre 2022
  • Variational Bayes methods and algorithms, CIRM, Marseille, dans le cadre de la Semaine Bayésienne, mars 2016

Autres exposés

  • Aggregating strategies for online protfolio optimization, CMStatistics 2017, Londres
  • Asymptotic normality of the maximum likelihood estimator for LBM : COMPSTAT2016 (Oviedo, Espagne); Séminaire AgroParis-Tech;Working Group on Model-Based Clustering, Paris, 2016
  • Sélection de modèles quand la vraisemblance est incalculable, 47èmes Journées de Statistique, Lille, 2015
  • Les métiers des mathématiques, les maths cela sert!, Congrès Maths en Jeans, Paris, 2015
  • L’utilisation des logiciels dans les enseignements de statistique à l’université, 46èmes Journées de Statistique, Rennes, 2014
  • Statistical estimation of genomic alterations of tumors, ERCIM, Pise 2014
  • Model selection for the binary latent block model, COMPSTAT, Chypre, 2012
  • Estimation dans le modèle des blocs latents, séminaire parisien de statistique, 2012
  • L’estimation des modèles à blocs latents, séminaire d’Orsay; séminaire ECAIS (Paris-Descartes), 2011
  • Estimation d’un modèle à blocs latents par l’algorithme SEM, 42èmes Journées de Statistique, Marseille, 2010
  • Test de modèles en phylogénie, Journées MAS Nancy, 2004
  • Reconstruction d’arbres phylogénétiques: inférence statistique et algorithmes, séminaire Grenoble, 2003
  • Tester le nombre de populations dans un modèle de mélange à régime markovien, Journées MAS Rennes, 2000
  • Estimation consistante de l’ordre de modèles de mélanges, XVIIIème Rencontre Franco-Belge de Statisticiens, Louvain-la-Neuve, 1997
  • Estimation d’un processus MA bruité par maximum de vraisemblance tronquée, Journée Chaînes de Markov Cachées, Université d’Evry, 1997

Autres publications

  • La classification automatique, Hors série Tangente n° 86, 2023, lien
  • Les modèles de mélange, Hors série Tangente n° 86, 2023, lien