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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.
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==Français==
'''compromis biais-variance''' 
 
'''dilemme biais-variance''' 
 
==Anglais==
'''bias–variance tradeoff'''
 
'''bias-variance dilemma'''


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Source: Bisson, Valentin (2012). ''Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.


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Source: Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.


== Définition ==
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.
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: Gilbert Saporta (2006).  ''Probabilités, analyse des données et statistique'', 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages.


== Français ==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance Source: Wikipédia, ''Dilemme biais-variance'']
'''compromis biais-variance'''<br>
'''dilemme biais-variance'''<br>
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Source : Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.
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Source : Zimmer, Matthieu (2018). Apprentissage par renforcement développemental, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.
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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.
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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 ]


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]


== Anglais ==


'''bias–variance tradeoff'''
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Statistiques]]
[[Category:Termino 2019]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Version du 9 décembre 2021 à 10:23

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

dilemme biais-variance

Anglais

bias–variance tradeoff

bias-variance dilemma

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, Dilemme biais-variance

Source: Termino