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SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. SVM : Support Vector Machine (Machine à Vecteurs de Support) Rôle et explication Le SVM est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification et la régression. Il trouve l’hyperplan optimal qui sépare les classes de données...
  2. GLM : Generalized Linear Model (Modèle Linéaire Généralisé) Rôle et explication Le GLM est une extension de la régression linéaire qui permet de modéliser des relations entre des variables indépendantes et des variables dépendantes qui ne suivent pas...
  3. RNG : Random Number Generator (Générateur de Nombres Aléatoires) Rôle et explication Le RNG est un algorithme qui génère des séquences de nombres qui approximativement suivent une distribution aléatoire. Il est essentiel dans des applications comme les simulations...
  4. XGBoost : Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de...
  5. KNN : K-Nearest Neighbors (K plus Proches Voisins) Rôle et explication Le KNN est un algorithme de classification qui classe un point en fonction de la majorité des k points voisins les plus proches. C’est une méthode d’apprentissage...
  6. OLS : Ordinary Least Squares (Moindres Carrés Ordinaires) Rôle et explication L’OLS est une méthode de régression qui cherche à minimiser la somme des carrés des écarts entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle....
  7. GBM : Gradient Boosting Machine Rôle et explication Le GBM est une méthode d’apprentissage supervisé qui combine plusieurs modèles faibles (comme des arbres de décision) pour créer un modèle plus robuste. Il ajuste les modèles en minimisant l’erreur...
  8. RAM : Random Access Memory (Mémoire Vive) Rôle et explication La RAM est la mémoire temporaire d’un ordinateur qui stocke les données et les instructions pendant l’exécution des programmes. Elle permet un accès rapide aux informations et joue...
  9. Dijkstra : Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin...
  10. EM : Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches...