« Statistiques en haute dimension » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par « ==Sources== ») |
||
| Ligne 12 : | Ligne 12 : | ||
''' high-dimensional statistics ''' | ''' high-dimensional statistics ''' | ||
==Sources== | |||
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/high-dimensional-statistics Source : DeepAI.org ] | [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/high-dimensional-statistics Source : DeepAI.org ] | ||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:38
Définition
Le domaine des statistiques en haute dimension étudie les données dont la dimension est plus grande que celle généralement considérée dans l'analyse multivariée classique.
Ce domaine est apparu en raison de l'émergence de nombreux ensembles de données modernes dans lesquels la dimension des vecteurs de données peut être comparable, voire supérieure, à la taille de l'échantillon, de sorte que la justification de l'utilisation des techniques traditionnelles, souvent basées sur des arguments asymptotiques avec la dimension maintenue fixe au fur et à mesure que la taille de l'échantillon augmente, était insuffisante.
Français
statistiques en haute dimension
statistiques en grande dimension
Anglais
high-dimensional statistics
Sources
Source : Université Paris-Saclay
Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki
