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.
PerceptronLe perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires (c'est-à-dire séparant deux classes). Il a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au laboratoire d'aéronautique de l'université Cornell. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes.
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 ».
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.
Extension séparableEn mathématiques, et plus spécifiquement en algèbre, une extension L d'un corps K est dite séparable si elle est algébrique et si le polynôme minimal de tout élément de L n'admet que des racines simples (dans une clôture algébrique de K). La séparabilité est une des propriétés des extensions de Galois. Toute extension finie séparable satisfait le théorème de l'élément primitif. Les corps dont toutes les extensions algébriques sont séparables (c'est-à-dire les corps parfaits) sont nombreux.
Méthode itérativeEn analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.
Algorithme du gradientLalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.
Vitesse de convergence des suitesEn analyse numérique — une branche des mathématiques — on peut classer les suites convergentes en fonction de leur vitesse de convergence vers leur point limite. C'est une manière d'apprécier l'efficacité des algorithmes qui les génèrent. Les suites considérées ici sont convergentes sans être stationnaires (tous leurs termes sont même supposés différents du point limite). Si une suite est stationnaire, tous ses éléments sont égaux à partir d'un certain rang et il est alors normal de s'intéresser au nombre d'éléments différents du point limite.
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Fonction itéréeEn mathématiques, une fonction itérée est une fonction obtenue par composition répétée d’une autre fonction avec elle-même un certain nombre de fois. La procédure consistant à appliquer la même fonction à plusieurs reprises s’appelle itération. Les fonctions itérées apparaissent en informatique, dans les systèmes dynamiques, les groupes de renormalisation et sont à la base des fractales. L’itérée, plus précisément la deuxième itérée, d’une fonction f , définie sur un ensemble X et à valeurs dans ce même ensemble X, est la fonction où note la composition de fonctions.
Implicit stereotypeAn implicit bias or implicit stereotype is the pre-reflective attribution of particular qualities by an individual to a member of some social out group. Implicit stereotypes are thought to be shaped by experience and based on learned associations between particular qualities and social categories, including race and/or gender. Individuals' perceptions and behaviors can be influenced by the implicit stereotypes they hold, even if they are sometimes unaware they hold such stereotypes.
Horizon des événementsL'horizon des événements est, en relativité restreinte et en relativité générale, constitué par la limite éventuelle de la région qui peut être influencée dans le futur par un observateur situé en un endroit donné à une époque donnée. Dans le cas d'un trou noir, en particulier, on peut définir son horizon des événements comme une surface qui l'entoure, d'où aucun objet, ni même un rayon de lumière ne peut jamais échapper au champ gravitationnel du trou noir.
Horizon des particulesEn relativité restreinte et en relativité générale, l'horizon des particules à un instant donné est la limite dans l'Univers entre l'ensemble des particules qui ont été observables à un temps antérieur et celles qui ne l'ont pas été. Cet horizon est la limite de l'univers observable. L'horizon des particules est le pendant de l'horizon des évènements, qui détermine la limite éventuelle de la région qui peut être influencée dans le futur par un observateur situé en un endroit donné à une époque donnée. Univ
Separable polynomialIn mathematics, a polynomial P(X) over a given field K is separable if its roots are distinct in an algebraic closure of K, that is, the number of distinct roots is equal to the degree of the polynomial. This concept is closely related to square-free polynomial. If K is a perfect field then the two concepts coincide. In general, P(X) is separable if and only if it is square-free over any field that contains K, which holds if and only if P(X) is coprime to its formal derivative D P(X).
Formule chimiquethumb|Formule développée plane de l'isobutane. La formule chimique d'un composé chimique, d'une espèce chimique ou d'un minéral est une expression indiquant quels éléments, et dans quelles proportions, constituent ce composé, cette entité ou ce minéral (par exemple la formule brute de l'eau est ). Les formules chimiques obéissent à une certaine standardisation, afin de faciliter leur et d'éviter les ambiguïtés.
Fixed-point iterationIn numerical analysis, fixed-point iteration is a method of computing fixed points of a function. More specifically, given a function defined on the real numbers with real values and given a point in the domain of , the fixed-point iteration is which gives rise to the sequence of iterated function applications which is hoped to converge to a point . If is continuous, then one can prove that the obtained is a fixed point of , i.e., More generally, the function can be defined on any metric space with values in that same space.
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.
Horizon cosmologiqueEn cosmologie, l'horizon cosmologique est la limite de l'Univers observable depuis un point donné (en général la Terre). Il correspond à la limite d'où aucun signal, de quelque nature qu'il soit, ne peut être reçu du fait du caractère fini de la vitesse de la lumière et de l'expansion de l'Univers. Il est aussi connu, à la suite de Wolfgang Rindler, comme l'horizon des particules.
Méthode de Newtonvignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Implicit attitudeImplicit attitudes are evaluations that occur without conscious awareness towards an attitude object or the self. These evaluations are generally either favorable or unfavorable and come about from various influences in the individual experience. The commonly used definition of implicit attitude within cognitive and social psychology comes from Anthony Greenwald and Mahzarin Banaji's template for definitions of terms related to implicit cognition: "Implicit attitudes are introspectively unidentified (or inaccurately identified) traces of past experience that mediate favorable or unfavorable feeling, thought, or action toward social objects".
