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 ».
Électroencéphalographie intracrânienneL'électroencéphalographie intracrânienne dite aussi intra-cérébrale, sous-durale, stéréotaxique (SEEG) est une méthode d'enregistrement de l'activité du cerveau au moyen d'électrodes implantées en profondeur sous la boîte crânienne utilisée notamment en neurologie, dans le diagnostic pré-chirurgical de l'épilepsie.
Potentiel évoquéUn potentiel évoqué (PE, dit aussi ERP pour l'anglais Event-Related Potential) désigne la modification du potentiel électrique produite par le système nerveux en réponse à une stimulation externe, notamment sensorielle (un son, une image, etc.) mais aussi à un événement interne, notamment une activité cognitive (attention, préparation motrice, etc.) et enregistré grâce à des techniques comme l'électroencéphalographie (EEG) ou la magnétoencéphalographie (MEG).
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 ».
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.
BereitschaftspotentialIn neurology, the Bereitschaftspotential or BP (German for "readiness potential"), also called the pre-motor potential or readiness potential (RP), is a measure of activity in the motor cortex and supplementary motor area of the brain leading up to voluntary muscle movement. The BP is a manifestation of cortical contribution to the pre-motor planning of volitional movement. It was first recorded and reported in 1964 by Hans Helmut Kornhuber and Lüder Deecke at the University of Freiburg in Germany.
P600 (neuroscience)The P600 is an event-related potential (ERP) component, or peak in electrical brain activity measured by electroencephalography (EEG). It is a language-relevant ERP component and is thought to be elicited by hearing or reading grammatical errors and other syntactic anomalies. Therefore, it is a common topic of study in neurolinguistic experiments investigating sentence processing in the human brain.
Regularized least squaresRegularized least squares (RLS) is a family of methods for solving the least-squares problem while using regularization to further constrain the resulting solution. RLS is used for two main reasons. The first comes up when the number of variables in the linear system exceeds the number of observations. In such settings, the ordinary least-squares problem is ill-posed and is therefore impossible to fit because the associated optimization problem has infinitely many solutions.
Binary classificationBinary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.
Lasso (statistiques)En statistiques, le lasso est une méthode de contraction des coefficients de la régression développée par Robert Tibshirani dans un article publié en 1996 intitulé Regression shrinkage and selection via the lasso. Le nom est un acronyme anglais : Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. Bien que cette méthode fut utilisée à l'origine pour des modèles utilisant l'estimateur usuel des moindres carrés, la pénalisation lasso s'étend facilement à de nombreux modèles statistiques tels que les modèles linéaires généralisés, les modèles à risque proportionnel, et les M-estimateurs.
