Régression polynomialePolyreg scheffe.svg thumb|Régression sur un nuage de points par un polynôme de degré croissant. La régression polynomiale est une analyse statistique qui décrit la variation d'une variable aléatoire expliquée à partir d'une fonction polynomiale d'une variable aléatoire explicative. C'est un cas particulier de régression linéaire multiple, où les observations sont construites à partir des puissances d'une seule variable.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Ventricule cardiaqueLes ventricules cardiaques sont la ou les deux cavités inférieures du cœur. Les mammifères et oiseaux en possèdent deux parfaitement étanches, les crocodiliens deux partiellement étanches, les autres reptiles deux mais plus ou moins bien formés tandis que les amphibiens n'en possèdent qu'un seul. La contraction ventriculaire suit la contraction atriale, et est plus puissante et plus longue que celle-ci. Lorsque l'espèce possède deux ventricules, ils sont séparées par une paroi musculaire épaisse appelé le septum interventriculaire.
Ballon de contre-pulsion intra-aortiquevignette|Radiographie d'un ballon de contre-pulsion intra-aortique. Le ballon de contre-pulsion intra-aortique est une technique invasive utilisée comme soutien au muscle cardiaque. C'est un dispositif temporaire introduit par l'artère fémorale et utilisé, entre autres, lorsque le cœur est en état de choc cardiogénique. Son effet est de diminuer le besoin en oxygène du cœur, d'améliorer le débit cardiaque et d'améliorer la perfusion coronaire du cœur. L'accès se fait par ponction de l'artère fémorale en utilisant la technique de Seldinger.
Forêt d'arbres décisionnelsvignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
XGBoostXGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Valvulopathie cardiaqueLe terme valvulopathie cardiaque (littéralement, maladie des valves cardiaques) désigne divers dysfonctionnements des valves cardiaques. Ce sont des maladies fréquentes dont les causes se sont modifiées avec l'amélioration des conditions sanitaires. Toutes les valves cardiaques peuvent être touchées, mais les valves aortique et mitrale sont les plus fréquemment atteintes. L'échographie cardiaque couplée au doppler est actuellement l'examen-clé du bilan d'une valvulopathie.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
