« Régression par processus gaussien » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:29

Définition

La prédiction d'une valeur numérique (régression) par processus gaussien (RPG) est une approche non paramétrique de modélisation de phénomènes statistiques. C'est le résultat de la somme pondérée d'un ensemble de variables qui suivent une distribution normale, dites gaussiennes.

Compléments

La RPG présente plusieurs avantages : elle fonctionne bien sur les petits ensembles de données et permet de fournir des mesures d'incertitude sur les prédictions. À l'inverse, elle demande beaucoup de calculs sur les gros jeux de données, d'où l'emploi de méthodes d'approximation.

Le krigeage est l'application de cette approche en géostatistique.

Français

régression par processus gaussien

RPG

krigeage

Anglais

gaussian process regression

GPR

kriging

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

Source : Le grand dictionnaire terminologique

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 == Définition ==
-Voir '''[krigeage]'''
+La prédiction d'une valeur numérique ([[régression]]) par [[processus gaussien]] (RPG) est une approche [[non paramétrique]] de modélisation de phénomènes statistiques. C'est le résultat de la somme pondérée d'un ensemble de variables qui suivent une [[distribution normale]], dites gaussiennes.
+== Compléments ==
+La RPG présente plusieurs avantages : elle fonctionne bien sur les petits ensembles de données et permet de fournir des mesures d'incertitude sur les prédictions. À l'inverse, elle demande beaucoup de calculs sur les gros jeux de données, d'où l'emploi de méthodes d'approximation.
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+Le [[krigeage]] est l'application de cette approche en géostatistique.
 == Français ==
-'''krigeage'''
+''' régression par processus gaussien '''
+''' RPG '''
+''' krigeage'''
 == Anglais ==
-'''kriging '''
+'''gaussian process regression'''
-'''Gaussian process regression'''
+''' GPR '''
-In statistics, originally in geostatistics, kriging or Gaussian process regression is a method of interpolation for which the interpolated values are modeled by a Gaussian process governed by prior covariances. Under suitable assumptions on the priors, kriging gives the best linear unbiased prediction of the intermediate values.[citation needed] Interpolating methods based on other criteria such as smoothness (e.g., smoothing spline) may not yield the most likely intermediate values. The method is widely used in the domain of spatial analysis and computer experiments. The technique is also known as Wiener–Kolmogorov prediction, after Norbert Wiener and Andrey Kolmogorov.
+'''kriging '''
-<small>
+==Sources==
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Kriging  Source : Wikipedia  Machine Learning ]
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 [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26521561   Source : Le grand dictionnaire terminologique ]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

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