Écologie des systèmes lotiquesL'écologie des systèmes lotiques est l'étude des interactions biotiques et abiotiques dans les flux d'eaux courantes continentales. Avec l'écologie des systèmes lentiques, qui concerne les eaux continentales moins dynamiques, comme les lacs ou les étangs, elle forme le champ d'études plus général de l'eau douce ou de l'écologie aquatique. Les milieux lotiques prennent des formes très diverses, allant du ruisseau peu large au grand fleuve de plusieurs kilomètres de large, mais présentent des invariances qui justifient leur étude commune.
Allocation de Dirichlet latenteDans le domaine du traitement automatique des langues, l’allocation de Dirichlet latente (de l’anglais Latent Dirichlet Allocation) ou LDA est un modèle génératif probabiliste permettant d’expliquer des ensembles d’observations, par le moyen de groupes non observés, eux-mêmes définis par des similarités de données. Par exemple, si les observations () sont les mots collectés dans un ensemble de documents textuels (), le modèle LDA suppose que chaque document () est un mélange () d’un petit nombre de sujets ou thèmes ( topics), et que la génération de chaque occurrence d’un mot () est attribuable (probabilité) à l’un des thèmes () du document.
Clean Water ActLe Clean Water Act (Loi sur la protection de l'eau, littéralement: loi sur l'eau propre) est une loi fédérale américaine portant sur la pollution des eaux. Elle a été adoptée en 1972 par le Congrès qui fut passée outre le veto du président Nixon. Le , la Cour suprême a jugé, par 6 voix (Antonin Scalia, etc.) contre 3, dans , que le Clean Water Act permet à l'Agence de protection de l'environnement (EPA) d'effectuer des analyses coût-bénéfices afin d'évaluer la nécessité, pour les centrales électriques, de mettre en œuvre des techniques plus protectrices de l'environnement.
PrévisionLa prévision est une . D'une façon générale, . Dans un sens plus restrictif, en épistémologie contemporaine, la prévision se distingue de la prédiction, qui est issue d'une loi ou théorie scientifique hautement confirmée ou corroborée, tandis que la prévision découle d'hypothèses ou de conjectures moins assurées. La prévisibilité et la prédictibilité désignent la possibilité que certains événements ou phénomènes soient prévus ou prédits à partir d'une hypothèse ou d'une théorie scientifique et de conditions initiales appropriées.
Analyse sémantique latente probabilisteL’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.
Comportement humainvignette| Les Homo Sapiens (humains) affichent souvent différents types de comportement. Le comportement humain est la capacité potentielle et exprimée (mentalement, physiquement et socialement) d'individus ou de groupes humains à répondre à des stimuli internes et externes tout au long de leur vie. Alors que les traits spécifiques de la personnalité, du tempérament et de la génétique peuvent rester stables, d'autres comportements changent à mesure que l'on passe entre les étapes de la vie, c'est-à-dire de la naissance à l'adolescence, à l'âge adulte et, par exemple, à la parentalité et à la retraite.
Variable latenteIn statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Covariance matrixIn probability theory and statistics, a covariance matrix (also known as auto-covariance matrix, dispersion matrix, variance matrix, or variance–covariance matrix) is a square matrix giving the covariance between each pair of elements of a given random vector. Any covariance matrix is symmetric and positive semi-definite and its main diagonal contains variances (i.e., the covariance of each element with itself). Intuitively, the covariance matrix generalizes the notion of variance to multiple dimensions.
Lissage exponentielLe lissage exponentiel est une méthode empirique de lissage et de prévision de données chronologiques affectées d'aléas. Comme dans la méthode des moyennes mobiles, chaque donnée est lissée successivement en partant de la valeur initiale. Le lissage exponentiel donne aux observations passées un poids décroissant exponentiellement avec leur ancienneté. Le lissage exponentiel est une des méthodes de fenêtrage utilisées en traitement du signal. Elle agit comme un filtre passe-bas en supprimant les fréquences élevées du signal initial.
Singular spectrum analysisIn time series analysis, singular spectrum analysis (SSA) is a nonparametric spectral estimation method. It combines elements of classical time series analysis, multivariate statistics, multivariate geometry, dynamical systems and signal processing. Its roots lie in the classical Karhunen (1946)–Loève (1945, 1978) spectral decomposition of time series and random fields and in the Mañé (1981)–Takens (1981) embedding theorem. SSA can be an aid in the decomposition of time series into a sum of components, each having a meaningful interpretation.
