Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Radar météorologiqueUn radar météorologique est un type de radar utilisé en météorologie pour repérer les précipitations, calculer leur déplacement et déterminer leur type (pluie, neige, grêle, etc.). La structure tridimensionnelle des données obtenues permet également d'inférer les mouvements des précipitations dans les nuages et ainsi de repérer ceux qui pourraient causer des dommages. Enfin, en se servant des précipitations comme traceurs, on peut en déduire la direction radiale et la vitesse des vents dans la basse atmosphère.
RadiosondeUne radiosonde, en météorologie, est un appareil constitué d'un ensemble de capteurs pour mesurer les caractéristiques de l'atmosphère depuis le niveau du sol jusqu'à une altitude pouvant dépasser mètres. On y retrouve un thermomètre, un baromètre et un hygromètre. L'appareil est également muni d'un émetteur radio qui transmet en continu les données des capteurs. La radiosonde est emportée par un ballon-sonde, gonflé à l'hélium ou à l'hydrogène, et elle est suivie au radar, par positionnement GPS ou par LORAN-C ce qui permet en plus de calculer sa vitesse de déplacement et donc la direction et la force des vents en altitude.
Méthode des k plus proches voisinsEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé KPPV ou k-PPV en français, ou plus fréquemment k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors. Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.
MétéorologieLa météorologie est une science qui a pour objet l'étude des phénomènes atmosphériques tels que les nuages, les précipitations ou le vent dans le but de comprendre comment ils se forment et évoluent en fonction des paramètres mesurés tels que la pression, la température et l'humidité. Le mot vient du grec ancien (« qui est au-dessus de la terre »), qui désigne les particules en suspension dans l'atmosphère et , « discours » ou « connaissance ».
Prévision économiqueLa Prévision économique est l'estimation, généralement par des méthodes économétriques, des valeurs actuelles ou futures de grandeurs économiques. Elle est utilisée par exemple pour estimer l'évolution du PIB ou de l'inflation, et orienter les comportements d'investissement des entreprises ou la politique économique de la banque centrale et du gouvernement. La prévision économique est toujours incertaine, et aux estimations des valeurs futures sont toujours associés des intervalles de confiance.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Temps (météorologie)Le temps ou la météo est l'ensemble des conditions physiques des basses couches de l'atmosphère à un moment précis et en un point précis. Sont communément associées au temps les conditions météorologiques dont les effets peuvent être directement ressentis : ennuagement ou rayonnement solaire, température, vent, précipitations et également visibilité. L'étude et la prévision du temps s'appellent la météorologie.
Ordinal regressionIn statistics, ordinal regression, also called ordinal classification, is a type of regression analysis used for predicting an ordinal variable, i.e. a variable whose value exists on an arbitrary scale where only the relative ordering between different values is significant. It can be considered an intermediate problem between regression and classification. Examples of ordinal regression are ordered logit and ordered probit.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
Théorie de l'apprentissage statistiqueLa théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. Les objectifs de l'apprentissage sont la prédiction et la compréhension.
