Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Acquisition compriméeL'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Biais (statistique)En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude. Formellement, le biais de l'estimateur d'un paramètre est la différence entre la valeur de l'espérance de cet estimateur (qui est une variable aléatoire) et la valeur qu'il est censé estimer (définie et fixe). biais effet-centre biais de vérification (work-up biais) biais d'autosélection, estimé à 27 % des travaux d'écologie entre 1960 et 1984 par le professeur de biologie américain Stuart H.
Erreur quadratique moyenneEn statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».
Unbiased estimation of standard deviationIn statistics and in particular statistical theory, unbiased estimation of a standard deviation is the calculation from a statistical sample of an estimated value of the standard deviation (a measure of statistical dispersion) of a population of values, in such a way that the expected value of the calculation equals the true value. Except in some important situations, outlined later, the task has little relevance to applications of statistics since its need is avoided by standard procedures, such as the use of significance tests and confidence intervals, or by using Bayesian analysis.
Linear least squaresLinear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Object storageObject storage (also known as object-based storage) is a computer data storage that manages data as objects, as opposed to other storage architectures like which manages data as a file hierarchy, and block storage which manages data as blocks within sectors and tracks. Each object typically includes the data itself, a variable amount of metadata, and a globally unique identifier. Object storage can be implemented at multiple levels, including the device level (object-storage device), the system level, and the interface level.
Mémoire de masseEn informatique, une mémoire de masse est une mémoire de grande capacité, non volatile et qui peut être lue et écrite, entre autres, par un ordinateur. Technologies désuètes Mémoire à tores magnétiques, carte perforée, ruban perforé, cassette audio, tambour magnétique, disquette et disque magnéto-optique. Technologies en usage Bande magnétique, disque dur, SSD, disque optique (CD, DVD, Blu-ray) et mémoire flash.
Block (data storage)In computing (specifically data transmission and data storage), a block, sometimes called a physical record, is a sequence of bytes or bits, usually containing some whole number of records, having a maximum length; a block size. Data thus structured are said to be blocked. The process of putting data into blocks is called blocking, while deblocking is the process of extracting data from blocks. Blocked data is normally stored in a data buffer, and read or written a whole block at a time.
Numerical methods for linear least squaresNumerical methods for linear least squares entails the numerical analysis of linear least squares problems. A general approach to the least squares problem can be described as follows. Suppose that we can find an n by m matrix S such that XS is an orthogonal projection onto the image of X. Then a solution to our minimization problem is given by simply because is exactly a sought for orthogonal projection of onto an image of X (see the picture below and note that as explained in the next section the image of X is just a subspace generated by column vectors of X).
Mémoire (informatique)En informatique, la mémoire est un dispositif électronique numérique qui sert à stocker des données. La mémoire est un composant essentiel, présent dans tous les ordinateurs, les consoles de jeux, les GPS et de nombreux appareils électroniques. Les mémoires sont vendues sous forme de pièces détachées de matériel informatique, ou de composants électroniques. Les différences entre les pièces sont la forme, l'usage qui en est fait, la technologie utilisée, la capacité de stockage et le rapport entre le coût et la capacité.
Point estimationIn statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a "best guess" or "best estimate" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate. Point estimation can be contrasted with interval estimation: such interval estimates are typically either confidence intervals, in the case of frequentist inference, or credible intervals, in the case of Bayesian inference.
Hierarchical Storage Managementthumb|upright=1.4|Hiérarchie du Stockage Hierarchical Storage Management (HSM), ou la gestion hiérarchique du stockage, désigne un système permettant le stockage de données de façon hiérarchique. Ce terme est rencontré principalement en informatique. En fonction de différents critères (importance des données, rapidité d'accès nécessaire, etc.), les données sont réparties vers différents supports (bande magnétique, disque dur, mémoire vive, etc.
Restricted isometry propertyIn linear algebra, the restricted isometry property (RIP) characterizes matrices which are nearly orthonormal, at least when operating on sparse vectors. The concept was introduced by Emmanuel Candès and Terence Tao and is used to prove many theorems in the field of compressed sensing. There are no known large matrices with bounded restricted isometry constants (computing these constants is strongly NP-hard, and is hard to approximate as well), but many random matrices have been shown to remain bounded.
Coefficient de déterminationvignette|Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R ou r, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure , la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.
Théorème de Gauss-MarkovEn statistiques, le théorème de Gauss–Markov, nommé ainsi d'après Carl Friedrich Gauss et Andrei Markov, énonce que dans un modèle linéaire dans lequel les erreurs ont une espérance nulle, sont non corrélées et dont les variances sont égales, le meilleur estimateur linéaire non biaisé des coefficients est l'estimateur des moindres carrés. Plus généralement, le meilleur estimateur linéaire non biaisé d'une combinaison linéaire des coefficients est son estimateur par les moindres carrés.
Minimum mean square errorIn statistics and signal processing, a minimum mean square error (MMSE) estimator is an estimation method which minimizes the mean square error (MSE), which is a common measure of estimator quality, of the fitted values of a dependent variable. In the Bayesian setting, the term MMSE more specifically refers to estimation with quadratic loss function. In such case, the MMSE estimator is given by the posterior mean of the parameter to be estimated.
Programmation par contraintesLa programmation par contraintes (PPC, ou CP pour constraint programming en anglais) est un paradigme de programmation apparu dans les années 1970 et 1980 permettant de résoudre des problèmes combinatoires de grande taille tels que les problèmes de planification et d'ordonnancement. En programmation par contraintes, on sépare la partie modélisation à l'aide de problèmes de satisfaction de contraintes (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem), de la partie résolution dont la particularité réside dans l'utilisation active des contraintes du problème pour réduire la taille de l'espace des solutions à parcourir (on parle de propagation de contraintes).
