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==Définition==
==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.
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==
==Français==
'''compromis biais-variance'''  n.m.
'''compromis biais-variance'''   


'''dilemme biais-variance''' n.m.
'''dilemme biais-variance'''  


==Anglais==
==Anglais==
'''bias–variance tradeoff'''
'''bias–variance tradeoff'''


'''bias-variance dilemma'''


==Sources==


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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.


Source : Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 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: 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: Gilbert Saporta (2006).  ''Probabilités, analyse des données et statistique'', 2e édition revue et augmentée, Paris, Technip, 622 pages.


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance Source : Wikipédia]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_biais-variance Source: Wikipédia, ''Dilemme biais-variance'']


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Dernière version du 27 janvier 2024 à 20:21

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

Sources

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