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 ».
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.
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
Robot kinematicsIn robotics, robot kinematics applies geometry to the study of the movement of multi-degree of freedom kinematic chains that form the structure of robotic systems. The emphasis on geometry means that the links of the robot are modeled as rigid bodies and its joints are assumed to provide pure rotation or translation. Robot kinematics studies the relationship between the dimensions and connectivity of kinematic chains and the position, velocity and acceleration of each of the links in the robotic system, in order to plan and control movement and to compute actuator forces and torques.
Courbe ROCLa fonction d’efficacité du récepteur, plus fréquemment désignée sous le terme « courbe ROC » (de l’anglais receiver operating characteristic, pour « caractéristique de fonctionnement du récepteur ») dite aussi caractéristique de performance (d'un test) ou courbe sensibilité/spécificité, est une mesure de la performance d'un classificateur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des éléments en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs des caractéristiques de chacun
CinématiqueEn physique, la cinématique (du grec kinêma, le mouvement) est l'étude des mouvements indépendamment des causes qui les produisent, ou, plus exactement, l'étude de tous les mouvements possibles. À côté de la notion d'espace qui est l'objet de la géométrie, la cinématique introduit la notion de temps. À ne pas confondre avec la , un terme plus général qui concerne la vitesse et les mécanismes d'une grande variété de processus ; en mécanique, cinétique est utilisé comme adjectif pour qualifier deux grandeurs impliquant aussi la masse : le moment cinétique et l'énergie cinétique.
Pressure measurementPressure measurement is the measurement of an applied force by a fluid (liquid or gas) on a surface. Pressure is typically measured in units of force per unit of surface area. Many techniques have been developed for the measurement of pressure and vacuum. Instruments used to measure and display pressure mechanically are called pressure gauges, vacuum gauges or compound gauges (vacuum & pressure). The widely used Bourdon gauge is a mechanical device, which both measures and indicates and is probably the best known type of gauge.
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 ».
Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
Functional electrical stimulationFunctional electrical stimulation (FES) is a technique that uses low-energy electrical pulses to artificially generate body movements in individuals who have been paralyzed due to injury to the central nervous system. More specifically, FES can be used to generate muscle contraction in otherwise paralyzed limbs to produce functions such as grasping, walking, bladder voiding and standing. This technology was originally used to develop neuroprostheses that were implemented to permanently substitute impaired functions in individuals with spinal cord injury (SCI), head injury, stroke and other neurological disorders.
