Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Traumatisme psychologiqueLe traumatisme psychique, psychotraumatisme, ou traumatisme psychologique, est l'ensemble des mécanismes de sauvegarde d'ordre psychologique, neurobiologique et physiologique qui peuvent se mettre en place à la suite d'un ou de plusieurs évènements générant une charge émotionnelle non contrôlée et dépassant les ressources du sujet (défaut d'intégration corticale). Il s'exprime très souvent par un trouble de stress post-traumatique mais également par des troubles de l'humeur, troubles de la personnalité, troubles de l'alimentation, troubles anxieux généralisés, symptômes dissociatifs, troubles psychotiques aigus, maladies liées aux stress.
Classification naïve bayésiennevignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».
Régulation émotionnelleLa régulation émotionnelle (ou contrôle émotionnel) est la capacité à agir sur ses propres émotions. C'est un processus psychologique complexe qui recouvre à la fois la capacité à déclencher, inhiber, maintenir ou moduler ses propres affects au sens large, ce qui inclut : les sentiments subjectifs liés aux émotions ; certains processus cognitifs (par exemple, un souvenir post-traumatique) ; certains processus physiologiques (par exemple, le rythme cardiaque) et certains comportements (par exemple, le rire).
Émotion (zoologie)vignette|Un dessin d'un chat par T. W. Wood dans le livre de Charles Darwin, The Expression of the Emotions in Man and Animals, décrit comme agissant «dans un état d'esprit affectueux» L'émotion en zoologie désigne les sentiments et émotions subjectifs éprouvés par des animaux non-humains. Les émotions peuvent être décrites comme des états conscients, subjectifs caractérisés premièrement par les expressions psychophysiologiques, les réactions biologiques, et les états mentaux.
Informatique affectiveL’informatique affective ou informatique émotionnelle (en anglais, affective computing) est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils ayant les capacités de reconnaître, d’exprimer, de synthétiser et modéliser les émotions humaines. C'est un domaine de recherche interdisciplinaire couvrant les domaines de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives qui consiste à étudier l’interaction entre technologie et sentiments.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Analyse factorielleL'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées).
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
