« Statistiques et concepts de probabilité » : différence entre les versions
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Moyenne, médiane, mode, l’écart-type/variance, coefficient de corrélation et matrice de covariance, distributions de probabilités (binomiale, de Poisson, normale), valeur p, théorème de Bayes (précision, rappel, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative, matrice de confusion, courbe ROC), théorème limite central, score R_2, erreur quadratique moyenne (EQM), test A/B, simulation Monte-Carlo. | Moyenne, médiane, mode, l’écart-type/variance, coefficient de corrélation et matrice de covariance, distributions de probabilités (binomiale, de Poisson, normale), valeur p, théorème de Bayes (précision, rappel, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative, matrice de confusion, courbe ROC), théorème limite central, score R_2, erreur quadratique moyenne (EQM), test A/B, simulation Monte-Carlo. | ||
Version du 4 janvier 2021 à 16:10
en construction
Définition
Les statistiques et les probabilités sont utilisées pour la visualisation des caractéristiques, le prétraitement des données, la transformation des caractéristiques, l’imputation des données, la réduction de la dimensionnalité, l’ingénierie des caractéristiques, l’évaluation des modèles, etc. Voici les sujets que vous devez connaître :
Moyenne, médiane, mode, l’écart-type/variance, coefficient de corrélation et matrice de covariance, distributions de probabilités (binomiale, de Poisson, normale), valeur p, théorème de Bayes (précision, rappel, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative, matrice de confusion, courbe ROC), théorème limite central, score R_2, erreur quadratique moyenne (EQM), test A/B, simulation Monte-Carlo.
Français
Statistiques et concepts de probabilité
Anglais
Statistics and Probability Concepts
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
