Randomness testA randomness test (or test for randomness), in data evaluation, is a test used to analyze the distribution of a set of data to see whether it can be described as random (patternless). In stochastic modeling, as in some computer simulations, the hoped-for randomness of potential input data can be verified, by a formal test for randomness, to show that the data are valid for use in simulation runs. In some cases, data reveals an obvious non-random pattern, as with so-called "runs in the data" (such as expecting random 0–9 but finding "4 3 2 1 0 4 3 2 1.
StochastiqueLe mot stochastique est synonyme d', en référence au hasard et s’oppose par définition au déterminisme. Stochastique est un terme d'origine grecque qui signifie « basé sur la conjecture ». En français, il est couramment utilisé pour décrire des phénomènes aléatoires ou imprévisibles. Dans les mathématiques et la statistique, « stochastique » fait référence à des processus qui sont déterminés par des séquences de mouvements aléatoires. Cela inclut tout ce qui est aléatoire ou imprévisible en fonction des informations actuellement disponibles.
RandomizationRandomization is the process of making something random. Randomization is not haphazard; instead, a random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions. For example, a random sample of individuals from a population refers to a sample where every individual has a known probability of being sampled. This would be contrasted with nonprobability sampling where arbitrary individuals are selected.
CohérentismeLe cohérentisme est une théorie épistémologique qui postule que la justification et la véracité des croyances reposent sur leur cohérence interne au sein d'un système de connaissances. Selon le cohérentisme, la validité d'une croyance dépend de son harmonie avec d'autres croyances déjà acceptées. Une croyance est justifiée si elle s'intègre sans contradiction au sein du réseau global de croyances d'un individu. L'idée sous-jacente est que les croyances individuelles ne sont pas évaluées de manière isolée, mais plutôt en fonction de leur capacité à créer un ensemble de pensées logiquement connectées.
Trilemme de MünchhausenLe trilemme de Münchhausen ou le trilemme d'Agrippa est un problème épistémologique proposée par le philosophe sceptique antique Agrippa. Il expose l'impossibilité d'établir une vérité absolue sur quoi que ce soit. En effet, toute tentative de fonder la connaissance sur une base solide tombe inévitablement sous un des trois écueils suivants : la regressio ad infinitum, où chaque argument justifiant une connaissance doit à son tour être vérifié, et ceci à l'infini la circularité logique, laquelle tente de justifier une thèse en l'employant implicitement l'argument dogmatique ou argument ex cathedra qui fait appel à un principe supérieur à la vérité que l'on souhaite démontrer, qui ne peut d'aucune manière être critiquée.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Théorie de l'apprentissageLearning theory describes how students receive, process, and retain knowledge during learning. Cognitive, emotional, and environmental influences, as well as prior experience, all play a part in how understanding, or a worldview, is acquired or changed and knowledge and skills retained. Behaviorists look at learning as an aspect of conditioning and advocate a system of rewards and targets in education.
Argument de la régressionLargument de la régression (ou diallelus en latin et di allelon « grâce ou par l'intermédiaire d'une autre » en grec) est l'argument selon lequel toute proposition nécessite une justification. Or, toute justification nécessite elle-même un support. Cela signifie que toute proposition, quelle qu'elle soit, peut être remise en question sans fin (infiniment), ce qui entraîne une régression infinie. C'est un problème en épistémologie et dans toute situation générale où une proposition doit être justifiée.
PréconditionneurEn algèbre linéaire et en analyse numérique, un préconditionneur d'une matrice est une matrice telle que le conditionnement de est plus petit que celui de . Le préconditionnement est surtout utilisé dans les méthodes itératives pour la résolution d'un système linéaire (méthode du gradient, méthode du gradient conjugué, ...). Au lieu de résoudre, on préfère résoudre qui permet de diminuer considérablement le nombre d'itérations dans la méthode de résolution (itérative). On dit que le système est "mieux" conditionné.
Fondationnalismevignette|Buste de René Descartes. En philosophie de la connaissance, le fondationnalisme est, la théorie selon laquelle nos connaissances sont justifiées si elles reposent sur des croyances de base qui sont évidentes (c'est-à-dire justifiées par elles-mêmes). Ces dernières croyances sont non-inférentielles en ce sens qu'elles ne sont pas inférées pas sur d'autres croyances.
