Optimum de ParetoUn optimum de Pareto est une allocation des ressources sans alternative, c'est-à-dire que tous les agents économiques sont dans une situation telle qu'il est impossible d'améliorer le sort de l'un d'entre eux sans réduire la satisfaction d'un autre. Concept majeur de la microéconomie, il porte le nom de l'économiste italien Vilfredo Pareto, qui l'a utilisé pour décrire un état de la société dans lequel on ne peut pas améliorer le bien-être d’un individu sans détériorer celui d’un autre.
Ordonnancement dans les systèmes d'exploitationDans les systèmes d'exploitation, l’ordonnanceur est le composant du noyau du système d'exploitation choisissant l'ordre d'exécution des processus sur les processeurs d'un ordinateur. En anglais, l'ordonnanceur est appelé scheduler. Un processus a besoin de la ressource processeur pour exécuter des calculs; il l'abandonne quand se produit une interruption, etc. De nombreux anciens processeurs ne peuvent effectuer qu'un traitement à la fois.
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Critère d'information bayésienLe critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.
Deviance information criterionThe deviance information criterion (DIC) is a hierarchical modeling generalization of the Akaike information criterion (AIC). It is particularly useful in Bayesian model selection problems where the posterior distributions of the models have been obtained by Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation. DIC is an asymptotic approximation as the sample size becomes large, like AIC. It is only valid when the posterior distribution is approximately multivariate normal.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Critère d'information d'AkaikeLe critère d'information d'Akaike, (en anglais Akaike information criterion ou AIC) est une mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter la vraisemblance du modèle en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie.
Focused information criterionIn statistics, the focused information criterion (FIC) is a method for selecting the most appropriate model among a set of competitors for a given data set. Unlike most other model selection strategies, like the Akaike information criterion (AIC), the Bayesian information criterion (BIC) and the deviance information criterion (DIC), the FIC does not attempt to assess the overall fit of candidate models but focuses attention directly on the parameter of primary interest with the statistical analysis, say , for which competing models lead to different estimates, say for model .
Cost-effectiveness analysisCost-effectiveness analysis (CEA) is a form of economic analysis that compares the relative costs and outcomes (effects) of different courses of action. Cost-effectiveness analysis is distinct from cost–benefit analysis, which assigns a monetary value to the measure of effect. Cost-effectiveness analysis is often used in the field of health services, where it may be inappropriate to monetize health effect.
Analyse coût-avantagevignette|Exemple de graphique d'analyse coût-avantage L'analyse coût-avantage aussi connue comme analyse coût-bénéfice (anglicisme) est un terme qui renvoie tout à la fois à : une méthode formelle que l'on utilise pour aider à estimer ou évaluer le dossier monté pour un projet ou une proposition, ce dossier étant lui-même une « estimation de projet » ; une approche informelle pour prendre une décision, quelle qu'elle soit.
