Rank–size distributionRank–size distribution is the distribution of size by rank, in decreasing order of size. For example, if a data set consists of items of sizes 5, 100, 5, and 8, the rank-size distribution is 100, 8, 5, 5 (ranks 1 through 4). This is also known as the rank–frequency distribution, when the source data are from a frequency distribution. These are particularly of interest when the data vary significantly in scales, such as city size or word frequency.
Induction (logique)L'induction est historiquement le nom utilisé pour signifier un genre de raisonnement qui se propose de chercher des lois générales à partir de l'observation de faits particuliers, sur une base probabiliste. Remarque : Bien qu'associée dans le titre de cet article à la logique, la présentation qui suit correspond surtout à la notion bayésienne, utilisée consciemment ou non, de l'induction.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Conditional probability distributionIn probability theory and statistics, given two jointly distributed random variables and , the conditional probability distribution of given is the probability distribution of when is known to be a particular value; in some cases the conditional probabilities may be expressed as functions containing the unspecified value of as a parameter. When both and are categorical variables, a conditional probability table is typically used to represent the conditional probability.
Algorithme gloutonUn algorithme glouton (greedy algorithm en anglais, parfois appelé aussi algorithme gourmand, ou goulu) est un algorithme qui suit le principe de réaliser, étape par étape, un choix optimum local, afin d'obtenir un résultat optimum global. Par exemple, dans le problème du rendu de monnaie (donner une somme avec le moins possible de pièces), l'algorithme consistant à répéter le choix de la pièce de plus grande valeur qui ne dépasse pas la somme restante est un algorithme glouton.
Dilemme biais-varianceEn statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage).
Inégalité de Bienaymé-TchebychevEn théorie des probabilités, l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev, est une inégalité de concentration permettant de montrer qu'une variable aléatoire prendra avec une faible probabilité une valeur relativement lointaine de son espérance. Ce résultat s'applique dans des cas très divers, nécessitant la connaissance de peu de propriétés (seules l'espérance et la variance doivent être connues), et permet de démontrer la loi faible des grands nombres.
Inductive probabilityInductive probability attempts to give the probability of future events based on past events. It is the basis for inductive reasoning, and gives the mathematical basis for learning and the perception of patterns. It is a source of knowledge about the world. There are three sources of knowledge: inference, communication, and deduction. Communication relays information found using other methods. Deduction establishes new facts based on existing facts. Inference establishes new facts from data. Its basis is Bayes' theorem.
Hall-type theorems for hypergraphsIn the mathematical field of graph theory, Hall-type theorems for hypergraphs are several generalizations of Hall's marriage theorem from graphs to hypergraphs. Such theorems were proved by Ofra Kessler, Ron Aharoni, Penny Haxell, Roy Meshulam, and others. Hall's marriage theorem provides a condition guaranteeing that a bipartite graph (X + Y, E) admits a perfect matching, or - more generally - a matching that saturates all vertices of Y. The condition involves the number of neighbors of subsets of Y.
Coloration de graphethumb|Une coloration du graphe de Petersen avec 3 couleurs. En théorie des graphes, la coloration de graphe consiste à attribuer une couleur à chacun de ses sommets de manière que deux sommets reliés par une arête soient de couleur différente. On cherche souvent à utiliser le nombre minimal de couleurs, appelé nombre chromatique. La coloration fractionnaire consiste à chercher non plus une mais plusieurs couleurs par sommet et en associant des coûts à chacune.
Stability (learning theory)Stability, also known as algorithmic stability, is a notion in computational learning theory of how a machine learning algorithm output is changed with small perturbations to its inputs. A stable learning algorithm is one for which the prediction does not change much when the training data is modified slightly. For instance, consider a machine learning algorithm that is being trained to recognize handwritten letters of the alphabet, using 1000 examples of handwritten letters and their labels ("A" to "Z") as a training set.
Inductive programmingInductive programming (IP) is a special area of automatic programming, covering research from artificial intelligence and programming, which addresses learning of typically declarative (logic or functional) and often recursive programs from incomplete specifications, such as input/output examples or constraints. Depending on the programming language used, there are several kinds of inductive programming.
