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RANSAC

Indice RANSAC

RANSAC, abréviation pour RANdom SAmple Consensus, est une méthode pour estimer les paramètres de certains modèles mathématiques.

9 relations: Jeu de données, Mathématiques, MATLAB, Méthode des moindres carrés, Méthode itérative, Pseudo-code, Robustesse (statistiques), Scikit-learn, Vision par ordinateur.

Jeu de données

Un jeu de données (en anglais dataset ou data set) est un ensemble de valeurs (ou données) où chaque valeur est associée à une variable (ou attribut) et à une observation.

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Mathématiques

Raisonnement mathématique sur un tableau. Les mathématiques (ou la mathématique) sont un ensemble de connaissances abstraites résultant de raisonnements logiques appliqués à des objets divers tels que les nombres, les formes, les structures et les transformations.

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MATLAB

MATLAB (« matrix laboratory ») est un langage de programmation de quatrième génération émulé par un environnement de développement du même nom; il est utilisé à des fins de calcul numérique.

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Méthode des moindres carrés

La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du, permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données.

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Méthode itérative

En analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation.

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Pseudo-code

En programmation, le pseudo-code, également appelé LDA (pour Langage de Description d'Algorithmes) est une façon de décrire un algorithme en langage presque naturel, sans référence à un langage de programmation en particulier.

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Robustesse (statistiques)

En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être modifié par une petite modification dans les données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation.

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Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque libre Python dédiée à l'apprentissage automatique.

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Vision par ordinateur

La vision par ordinateur (aussi appelée vision artificielle ou vision numérique) est une branche de l'intelligence artificielle dont le principal but est de permettre à une machine d'analyser, traiter et comprendre une ou plusieurs images prises par un système d'acquisition (par exemple: caméras, etc.). Une approche consiste à tenter d'imiter la vision humaine ou animale (ex.: vision à larges champs de certains oiseaux, de certains insectes par exemple dotés d'yeux à facettes, ou vision nocturne…) par le truchement de composants électroniques.

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