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Source : Vo, Xuan Thanh (2015). Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimiztion, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 231 pages. | Source: Vo, Xuan Thanh (2015). ''Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimiztion'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 231 pages. | ||
Source : Christine Plumejeaud (2011). Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive, thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes, 331 pages. | Source: Christine Plumejeaud (2011). Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive, thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes, 331 pages. | ||
Version du 6 juillet 2019 à 19:16
Définition
Phénomène qui consiste à ne pas observer suffisamment de données dans un jeu de données pour arriver à modéliser avec précision.
Note: ce phénomène est particulièrement exacerbé pour les données en hautes dimensions.
Français
parcimonie des données n.f.
dissémination des données
Anglais
data sparsity
data sparseness
Source: Vo, Xuan Thanh (2015). Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimiztion, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 231 pages.
Source: Christine Plumejeaud (2011). Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive, thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes, 331 pages.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
