Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Optimisation combinatoireL’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
Optimisation convexevignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.
Bad faithBad faith (Latin: mala fides) is a sustained form of deception which consists of entertaining or pretending to entertain one set of feelings while acting as if influenced by another. It is associated with hypocrisy, breach of contract, affectation, and lip service. It may involve intentional deceit of others, or self-deception. Some examples of bad faith include: soldiers waving a white flag and then firing when their enemy approaches to take prisoners (cf.
Diviseur de zéroEn mathématiques, dans un anneau, un diviseur de zéro est un élément non nul dont le produit par un certain élément non nul est égal à zéro. Soient un anneau et tel que , où est l'élément neutre pour la loi . On dit que est un diviseur de zéro à gauche dans si On dit que est un diviseur de zéro à droite dans si On dit que est un diviseur de zéro dans si est un diviseur de zéro à gauche dans ou un diviseur de zéro à droite dans . Un élément de est dit régulier s'il n'est ni nul, ni diviseur de zéro.
Breaking BadBreaking Bad, ou Breaking Bad : Le Chimiste au Québec, est une série télévisée américaine en de , créée par Vince Gilligan, diffusée simultanément du au sur AMC aux États-Unis et au Canada, et ensuite sur Netflix. La série se concentre sur Walter White, un professeur de chimie surqualifié et père de famille, qui, ayant appris qu'il est atteint d'un cancer du poumon en phase terminale, sombre dans le crime pour assurer l'avenir financier de sa famille.
Lsvignette|Commande ls. ls est une commande POSIX (abréviation de list en anglais), qui permet de lister le contenu d'un répertoire. >lsaltrootbinbootbsdbsd.rddevetc> Il est possible d'indiquer des arguments permettant d'obtenir plus ou moins d'informations. Par exemple l'argument "-a" permet d'afficher les fichiers dont le nom commence par "." (fichiers « cachés »). Ces arguments peuvent varier d'une implémentation à l'autre, aussi il convient de vérifier la liste de ceux qui sont acceptés sur un système en regardant la page de manuel associée. Sigmoïde (mathématiques)En mathématiques, la fonction sigmoïde (dite aussi courbe en S) est définie par : pour tout réel mais on la généralise à toute fonction dont l'expression est : Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. La courbe sigmoïde génère par transformation affine une partie des courbes logistiques, ce qui en fait une représentante privilégiée. La fonction sigmoïde est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu'elle est dérivable, ce qui est nécessaire pour l'algorithme de rétropropagation de Werbos, et parce que son codomaine est l'intervalle , ce qui permet d'obtenir des valeurs analogues à des probabilités.
