Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Produit scalaireEn mathématiques, et plus précisément en algèbre et en géométrie vectorielle, le produit scalaire est une opération algébrique s'ajoutant aux lois s'appliquant aux vecteurs. C'est une forme bilinéaire, symétrique, définie positive. À deux vecteurs, elle associe un scalaire, c'est-à-dire un nombre tel que ceux qui définissent cet espace vectoriel — réel pour un espace vectoriel réel. Si et sont deux vecteurs d'un espace vectoriel E sur le corps R des nombres réels, alors le produit scalaire de u par v est un scalaire (c'est-à-dire un élément de R), noté ∙ , , , ou .
Produit vectorielEn mathématiques, et plus précisément en géométrie, le produit vectoriel est une opération vectorielle effectuée dans les espaces euclidiens orientés de dimension 3. Le formalisme utilisé actuellement est apparu en 1881 dans un manuel d'analyse vectorielle écrit par Josiah Willard Gibbs pour ses étudiants en physique. Les travaux de Hermann Günther Grassmann et William Rowan Hamilton sont à l'origine du produit vectoriel défini par Gibbs.
HyperplanEn mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire et géométrie, les hyperplans d'un espace vectoriel E de dimension quelconque sont la généralisation des plans vectoriels d'un espace de dimension 3 : ce sont les sous-espaces vectoriels de codimension 1 dans E. Si E est de dimension finie n non nulle, ses hyperplans sont donc ses sous-espaces de dimension n – 1 : par exemple l'espace nul dans une droite vectorielle, une droite vectorielle dans un plan vectoriel Soient E un espace vectoriel et H un sous-espace.
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 ».
Produit mixteEn géométrie, produit mixte est le nom que prend le déterminant dans un cadre euclidien orienté. Sa valeur absolue s'interprète comme le volume d'un parallélotope. Pour le produit mixte dans un espace euclidien orienté de dimension trois, voir l'article géométrie vectorielle. Soit E un espace euclidien orienté de dimension n. Soit B une base orthonormale directe de E. Le produit mixte de n vecteurs de E est défini par Il ne dépend pas de la base orthonormale directe B choisie.
Margin (machine learning)In machine learning the margin of a single data point is defined to be the distance from the data point to a decision boundary. Note that there are many distances and decision boundaries that may be appropriate for certain datasets and goals. A margin classifier is a classifier that explicitly utilizes the margin of each example while learning a classifier. There are theoretical justifications (based on the VC dimension) as to why maximizing the margin (under some suitable constraints) may be beneficial for machine learning and statistical inferences algorithms.
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.
Produit dyadiqueEn mathématiques, et plus précisément en algèbre multilinéaire, le produit dyadique de deux vecteurs, et , chacun ayant la même dimension, est le produit tensoriel de ces vecteurs, lequel est un tenseur d'ordre deux et de rang un. Si et sont deux vecteurs d'un espace vectoriel E de dimension finie n, muni d'une base donnée , les coordonnées du produit dyadique dans la base correspondante du produit tensoriel sont données par où , et , et alors Le produit dyadique peut être simplement représenté par la matrice carrée obtenue en multipliant en tant que vecteur colonne par en tant que vecteur ligne.
Séparation des convexesÉtant donnés deux convexes d'un même plan ne se rencontrant pas, il est toujours possible de subdiviser le plan en deux demi-plans de sorte que chacun contienne entièrement l'un des convexes. Il en est de même en dimension 3, la séparation des convexes étant alors réalisée par un plan. Plus généralement, on peut en faire autant en dimension finie quelconque à l'aide d'un hyperplan.
Espace préhilbertienEn mathématiques, un espace préhilbertien est défini comme un espace vectoriel réel ou complexe muni d'un produit scalaire. Cette notion généralise celles d'espace euclidien ou hermitien dans le cas d'une dimension quelconque, tout en conservant certaines bonnes propriétés géométriques des espaces de dimension finie grâce aux propriétés du produit scalaire, mais en perdant un atout de taille : un espace préhilbertien de dimension infinie n'est pas nécessairement complet. On peut cependant le compléter, pour obtenir un espace de Hilbert.
Processeur vectorielvignette|Processeur vectoriel d'un supercalculateur Cray-1. Un processeur vectoriel est un processeur possédant diverses fonctionnalités architecturales lui permettant d'améliorer l’exécution de programmes utilisant massivement des tableaux, des matrices, et qui permet de profiter du parallélisme inhérent à l'usage de ces derniers. Développé pour des applications scientifiques et exploité par les machines Cray et les supercalculateurs qui lui feront suite, ce type d'architecture a rapidement montré ses avantages pour des applications grand public (on peut citer la manipulation d'images).
Vecteur euclidienEn mathématiques, et plus précisément en géométrie euclidienne, un vecteur euclidien est un objet géométrique possédant une direction, un sens et une norme. On l'utilise par exemple en physique et en ingénierie pour modéliser une force. On parle aussi parfois de vecteur géométrique dans le plan euclidien (deux dimensions) et de vecteur spatial dans l'espace à trois dimensions. Vecteur#HistoireVecteur En physique et en ingénierie, on travaille souvent dans l'espace euclidien.
Linear separabilityIn Euclidean geometry, linear separability is a property of two sets of points. This is most easily visualized in two dimensions (the Euclidean plane) by thinking of one set of points as being colored blue and the other set of points as being colored red. These two sets are linearly separable if there exists at least one line in the plane with all of the blue points on one side of the line and all the red points on the other side. This idea immediately generalizes to higher-dimensional Euclidean spaces if the line is replaced by a hyperplane.
Surface (physique)En physique, une surface est une étendue géométrique à deux dimensions, sur laquelle il est localement possible de se repérer à l'aide de deux coordonnées réelles, comme dans le plan (avec l'abscisse et l'ordonnée) ou sur une sphère (avec la latitude et la longitude). Une surface apparaît généralement comme une interface entre deux milieux, ou entre l'intérieur et l'extérieur d'un système physique, supportant une distribution surfacique d'un champ scalaire, ou à travers laquelle passe un flux d'un champ vectoriel.
Loi normale multidimensionnelleEn théorie des probabilités, on appelle loi normale multidimensionnelle, ou normale multivariée ou loi multinormale ou loi de Gauss à plusieurs variables, la loi de probabilité qui est la généralisation multidimensionnelle de la loi normale. gauche|vignette|Différentes densités de lois normales en un dimension. gauche|vignette|Densité d'une loi gaussienne en 2D. Une loi normale classique est une loi dite « en cloche » en une dimension.
Complex normal distributionIn probability theory, the family of complex normal distributions, denoted or , characterizes complex random variables whose real and imaginary parts are jointly normal. The complex normal family has three parameters: location parameter μ, covariance matrix , and the relation matrix . The standard complex normal is the univariate distribution with , , and . An important subclass of complex normal family is called the circularly-symmetric (central) complex normal and corresponds to the case of zero relation matrix and zero mean: and .
Entreprise point comUne entreprise point com (ou une point com, en anglais dot com) est une entreprise qui réalise la plupart de ses bénéfices sur internet grâce à un site web appartenant le plus souvent au domaine de premier niveau .com. Au moment du développement commercial d'Internet, dans les années 1995 à 2000, une entreprise qui se lançait sur ce créneau était souvent une entreprise nouvelle, une startup, que l'on a donc souvent assimilé à ces dot com.
Bulle InternetLa bulle Internet ou bulle technologique est une bulle spéculative qui a affecté les « valeurs technologiques », c'est-à-dire celles des secteurs liés à l'informatique et aux télécommunications, sur les marchés d'actions à la fin des années 1990. Son apogée a eu lieu en . Le modèle économique du commerce électronique, lié à ce que l'on appelle l'immatériel, est rendu célèbre par Amazon, eBay et AOL, des sociétés profitant d'une bulle des capitalisations boursières des jeunes sociétés sans équivalent dans l'histoire, qui finit en krach, phénomène touchant aussi de nombreuses petites sociétés de biotechnologies.
Demi-espacevignette|Le plan rouge détermine le demi-espace bleu. En mathématiques, la notion de demi-espace peut se définir de façon intuitive comme étant l'une des deux parties de l'espace que l'on aurait partagé avec un plan. En physique, on parle de milieu semi-infini. Soient E un espace affine réel, g une application affine non constante de E dans R et H l'hyperplan affine d'équation g(x) = 0. Les deux demi-espaces fermés délimités par H sont l'ensemble F+ des points x tels que g(x) ≥ 0 et l'ensemble F– des points x tels que g(x) ≤ 0.
