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31 relations: Algorithme espérance-maximisation, Analyse des données, Analyse en composantes principales, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Arbre binaire, Arbre de décision, Base de données, Carte autoadaptative, Classement automatique, Dendrogramme, Donnée (statistique), Espace euclidien, Exploration de données, Extraction de connaissances, Groupe des classes d'idéaux, Hiérarchie (mathématiques), Intelligence artificielle, K-moyennes, Matrice triangulaire, Méthode de Ward, Noyau Linux, Partitionnement de données, Régression logistique, Réseau de neurones artificiels, Sérendipité, Similarité (informatique), Système de fichiers, Théorème de Cox-Jaynes, Université de Lille.
Algorithme espérance-maximisation
L'algorithme espérance-maximisation (en anglais expectation-maximization algorithm, souvent abrégé EM) est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables.
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Analyse des données
L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives.
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Analyse en composantes principales
L'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres.
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Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique.
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Apprentissage non supervisé
Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »).
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Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé.
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Arbre binaire
En informatique, un arbre binaire est une structure de données qui peut se représenter sous la forme d'une hiérarchie dont chaque élément est appelé nœud, le nœud initial étant appelé racine.
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Arbre de décision
date.
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Base de données
Une base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles.
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Carte autoadaptative
Les cartes autoadaptatives, cartes auto-organisatrices ou cartes topologiques forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non supervisées.
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Classement automatique
La fonction 1-x^2-2*exp(-100*x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets.
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Dendrogramme
Un dendrogramme (du grec ancien dendron « arbre », graphein « graver » → -gramma « petite gravure ») est un diagramme fréquemment utilisé pour illustrer l'arrangement de groupes générés par un regroupement hiérarchique ou hiérarchisant.
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Donnée (statistique)
donnée statistique Une donnée statistique est une information codifiée, figée et transmissible.
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Espace euclidien
En mathématiques, un espace euclidien est un objet algébrique permettant de généraliser de façon naturelle la géométrie traditionnelle développée par Euclide, dans ses Éléments.
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Exploration de données
L’exploration de donnéesTerme recommandé au Canada par l'OQLF, et en France par la DGLFLF (Journal officiel du 27 février 2003) et par FranceTerme, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données,, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
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Extraction de connaissances
L'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images).
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Groupe des classes d'idéaux
En mathématiques, et plus précisément en algèbre, la théorie des corps de nombres – les extensions finies du corps ℚ des rationnels – fait apparaître un groupe abélien fini construit à partir de chacun de ces corps: son groupe des classes d'idéaux.
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Hiérarchie (mathématiques)
On considère un ensemble \Omega.
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Intelligence artificielle
assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
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K-moyennes
Le partitionnement en k-moyennes (ou en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire.
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Matrice triangulaire
algèbre linéaire En algèbre linéaire, une matrice triangulaire est une matrice carrée dont tous les coefficients sont nuls d’un côté ou de l’autre de la diagonale principale.
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Méthode de Ward
En statistique, et plus particulièrement en classification hiérarchique, la méthode de Ward est un algorithme permettant de regrouper deux classes d'une partition pour obtenir une partition plus agrégée.
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Noyau Linux
Couches de fonctions du Noyau Linux Le noyau Linux est un noyau de système d'exploitation de type UNIX.
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Partitionnement de données
clustering'' hiérarchique. Le partitionnement de données (ou en anglais) est une méthode en analyse des données.
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Régression logistique
En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale.
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Réseau de neurones artificiels
Un réseau de neurones artificiels.
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Sérendipité
La pénicilline, que découvre Alexander Fleming par sérendipité, change le cours de la médecine et vaut le prix Nobel à son auteurhttps://www.sciencehistory.org/historical-profile/alexander-fleming « Fleming's serendipitous discovery of penicillin changed the course of medicine and earned him a Nobel Prize », Science History Institute, 5 décembre 2017.. La sérendipité est le fait de faire par hasard une découverte inattendue qui s'avère ensuite fructueuse, notamment dans le domaine des sciences.
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Similarité (informatique)
En mathématique et en informatique la similarité est un critère important pour l'identification de sous-groupes dans un groupe d'objets, de valeurs (numériques ou non), de données (connues ou reconnues) dans un « espace » ou système...
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Système de fichiers
Le terme système de fichiers (abrégé « FS » pour File System, parfois filesystem en anglais) désigne de façon ambigüe.
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Théorème de Cox-Jaynes
Le théorème de Cox-Jaynes (1946) codifie et quantifie la démarche d'apprentissage en se fondant sur cinq postulats (desiderata) simples.
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Université de Lille
L’université de Lille (en abrégé ULille, UDL ou univ-lille) est une université française publique située à Lille (Métropole européenne de Lille, Hauts-de-France).
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Redirections ici:
Clustering hiérarchique, Regroupement hierarchique.
