« 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. | 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. | ||
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Source : Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages. | Source : Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages. | ||
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Source : Gilbert Saporta (2006). Probabilités, analyse des données et statistique, 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages. | Source : Gilbert Saporta (2006). Probabilités, analyse des données et statistique, 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages. | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance Source : Wikipédia] | ||
Version du 4 juin 2019 à 17:12
Domaine
Intelligence artificielle
Statistique
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 n.m.
dilemme biais-variance n.m.
Anglais
bias–variance tradeoff
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.
Source : Wikipédia
Contributeurs: Jean Benoît Morel, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
