Linear predictor functionIn statistics and in machine learning, a linear predictor function is a linear function (linear combination) of a set of coefficients and explanatory variables (independent variables), whose value is used to predict the outcome of a dependent variable. This sort of function usually comes in linear regression, where the coefficients are called regression coefficients. However, they also occur in various types of linear classifiers (e.g.
Gamètevignette|alt=Film d'une observation sous microscope de sperme humain au grossissement x 640, montrant l'agitation et les déplacements de nombreux spermatozoïdes|Les gamètes de l'homme sont des spermatozoïdes, petites cellules nageuses produites en grand nombre (film d'une observation sous microscope de sperme humain au grossissement x 640). Un gamète est une cellule reproductrice généralement haploïde spécialisée dans la fécondation, ou gamie (c'est-à-dire capable de fusionner avec un autre gamète, de type complémentaire le cas échéant), chez les Eucaryotes.
Ordinateur à programme enregistréUn ordinateur à programme enregistré (ou calculateur à programme enregistré; en anglais stored-program computer) est un ordinateur qui enregistre les instructions des programmes qu'il exécute dans sa mémoire vive. La définition précédente est souvent étendue pour exiger que le traitement des instructions et des données en mémoire doive être interchangeable et uniforme.
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.
Morphologie végétaleLa morphologie végétale est la partie de la botanique qui consiste à décrire la forme et la structure externe des plantes et de leurs organes. Elle se distingue de l'anatomie, qui s'intéresse à la structure interne des plantes. Le développement de cette science est lié à celui de la systématique, qui a conduit à une description précise et minutieuse des différents organes des plantes, notamment les racines, les tiges, les feuilles et les fleurs, et donné naissance à un vocabulaire botanique très riche et très spécialisé.
Statistique multivariéeEn statistique, les analyses multivariées ont pour caractéristique de s'intéresser à des lois de probabilité à plusieurs variables. Les analyses bivariées sont des cas particuliers à deux variables. Les analyses multivariées sont très diverses selon l'objectif recherché, la nature des variables et la mise en œuvre formelle. On peut identifier deux grandes familles : celle des méthodes descriptives (visant à structurer et résumer l'information) et celle des méthodes explicatives visant à expliquer une ou des variables dites « dépendantes » (variables à expliquer) par un ensemble de variables dites « indépendantes » (variables explicatives).
Embryogenèse humainevignette|Premières semaines de l'embryogenèse humaine. L'embryogenèse humaine (ou embryogénie) désigne le processus de développement de l'embryon humain depuis la fécondation jusqu'à la quatrième semaine de développement. Ensuite de la quatrième à la dixième semaine de développement on parle de l'organogénèse. On parle d'embryon de la fécondation à la huitième semaine de développement embryonnaire, après on parlera de fœtus jusqu'à la naissance. Le zygote ou œuf naît de l'union d'un gamète femelle (un ovocyte), et d'un gamète mâle, (un spermatozoïde).
Go en informatiquethumb|Les programmes sont plus performants sur un goban de petite taille (ici 9×9). Le développement de programme informatique capable de jouer au go est un problème de l'intelligence artificielle. Ce problème est considéré comme l'un des plus complexes à résoudre, les algorithmes classiques (minimax et alpha-bêta) offrant des résultats médiocres. Le premier programme a été écrit en 1968 par comme un élément de sa thèse sur la reconnaissance des formes.
