Binary regressionIn statistics, specifically regression analysis, a binary regression estimates a relationship between one or more explanatory variables and a single output binary variable. Generally the probability of the two alternatives is modeled, instead of simply outputting a single value, as in linear regression. Binary regression is usually analyzed as a special case of binomial regression, with a single outcome (), and one of the two alternatives considered as "success" and coded as 1: the value is the count of successes in 1 trial, either 0 or 1.
Réseau de téléphonie mobileUn réseau de téléphonie mobile est un réseau téléphonique qui permet l'utilisation simultanée de millions de téléphones sans fil, immobiles ou en mouvement, y compris lors de déplacements à grande vitesse et sur une grande distance. Pour atteindre cet objectif, toutes les technologies d'accès radio doivent résoudre un même problème : partager et répartir aussi efficacement que possible une bande de fréquences hertzienne unique entre de très nombreux utilisateurs.
Indice de Sørensen-DiceLindice de Sørensen-Dice, connu aussi sous les noms dindice de Sørensen, coefficient de Dice et d'autres noms encore) est un indicateur statistique qui mesure la similarité de deux échantillons. Il a été développé indépendamment par les botanistes Thorvald Sørensen et Lee Raymond Dice dans des articles publiés en 1948 et 1945 respectivement.
Étoile binaireEn astronomie, une étoile binaire ou binaire, appelée aussi système (stellaire) binaire ou étoile double physique, est un type de système binaire composée de deux étoiles orbitant autour d'un centre de gravité commun. Le terme « étoile binaire » a apparemment été inventé par William Herschel en 1802 pour indiquer . Au , des étoiles binaires sont classées en différents types selon leurs propriétés observables : binaire visuelle, binaire astrométrique, binaire spectroscopique et binaire à éclipses.
Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
Réseau sans filUn réseau sans fil est un réseau informatique numérique qui connecte différents postes ou systèmes entre eux par ondes radio. Il peut être associé à un réseau de télécommunications pour réaliser des interconnexions à distance entre nœuds. 1896 : Guglielmo Marconi réalise les premières transmissions sans fil (télégraphie sans fil) après que Nikola Tesla a déposé les premiers brevets dans ce domaine. 1980 : invention d'Internet et des normes 802 de l'IEEE. La norme la plus utilisée actuellement pour les réseaux sans fil est la norme IEEE 802.
Binaire XUne binaire X est formée d'une étoile « normale » orbitant autour d'une étoile à neutrons ou d'un trou noir avec une courte période. Le rayonnement X provient de l'énorme quantité d'énergie dégagée par l'accrétion de la matière de l'étoile autour de l'objet compact. Un scénario simplifié de la formation d'une binaire X massive est le suivant (Tauris & van den Heuvel 2003) : deux étoiles massives (> 12 masses solaires) arrivent sur la séquence principale ; une dizaine de millions d'années plus tard environ, la plus massive est passée la première au stade de supergéante rouge et son enveloppe remplit le lobe de Roche, commençant le transfert de masse vers le compagnon.
Prédiction de la structure des protéinesLa prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique.
Modèle causal de Neyman-RubinLe modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « ». Expérience naturelle Méthode des
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Protein–protein interaction predictionProtein–protein interaction prediction is a field combining bioinformatics and structural biology in an attempt to identify and catalog physical interactions between pairs or groups of proteins. Understanding protein–protein interactions is important for the investigation of intracellular signaling pathways, modelling of protein complex structures and for gaining insights into various biochemical processes.
Causal modelIn the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
