« Compromis biais-variance » : différence entre les versions
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Problème qui consiste à minimiser simultanément la variance et le biais qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage. | |||
==Français== | |||
'''compromis biais-variance''' | |||
'''dilemme biais-variance''' | |||
==Anglais== | |||
'''bias–variance tradeoff''' | |||
'''bias-variance dilemma''' | |||
==Sources== | |||
Source: Bisson, Valentin (2012). ''Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages. | |||
Source: Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages. | |||
Source: Brouard, Céline (2013). ''Inférence de réseaux d'interaction protéine-protéine par apprentissage statistique'', thèse de doctorat, Université d'Evry-Val d'Essonne, 191 pages. | |||
Source: Gilbert Saporta (2006). ''Probabilités, analyse des données et statistique'', 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages. | |||
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Version du 30 août 2024 à 17:52
Définition
Problème qui consiste à minimiser simultanément la variance et le biais qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage.
Français
compromis biais-variance
dilemme biais-variance
Anglais
bias–variance tradeoff
bias-variance dilemma
Sources
Source: Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.
Source: Zimmer, Matthieu (2018). Apprentissage par renforcement développemental, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.
Source: Brouard, Céline (2013). Inférence de réseaux d'interaction protéine-protéine par apprentissage statistique, thèse de doctorat, Université d'Evry-Val d'Essonne, 191 pages.
Source: Gilbert Saporta (2006). Probabilités, analyse des données et statistique, 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages.
Contributeurs: Jean Benoît Morel, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki