« Modèle non paramétrique » : différence entre les versions
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Typiquement, les modèles non paramétriques exigent un grand volume de données afin de s'assurer d'avoir une couverture complète de l'espace de la distribution statistique. | Typiquement, les modèles non paramétriques exigent un grand volume de données afin de s'assurer d'avoir une couverture complète de l'espace de la distribution statistique. | ||
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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/non-parametric-model Source : DeepAI.org ] | [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/non-parametric-model Source : DeepAI.org ] | ||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:26
Définition
Les modèles non paramétriques sont des modèles statistiques qui ne se conforment pas à une loi statistique comportant des paramètres (par exemple la distribution normale avec ses paramètres de moyenne et de variance).
Complément
Ces modèles non paramétriques sont définis entièrement à partir des données par des estimations de la distribution statistique, par exemple l'estimation de la densité.
Typiquement, les modèles non paramétriques exigent un grand volume de données afin de s'assurer d'avoir une couverture complète de l'espace de la distribution statistique.
Français
modèle non paramétrique
Anglais
non-parametric model
Sources
Contributeurs: Arielle Halindintwali, Claire Gorjux, Patrick Drouin, wiki
