« Compromis biais-variance » : différence entre les versions


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== Définition ==
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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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== Français ==
==Français==
'''compromis biais-variance'''<br>
'''compromis biais-variance''' n.m.<br>
'''dilemme biais-variance'''<br>
'''dilemme biais-variance n.m.<br>'''
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==Anglais==
'''bias–variance tradeoff'''
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   Source : Wikipédia ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance Source : Wikipédia]
 
 
== Anglais ==
 
'''bias–variance tradeoff'''

Version du 4 juin 2019 à 18:12

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