Fonction de vraisemblancevignette|Exemple d'une fonction de vraisemblance pour le paramètre d'une Loi de Poisson En théorie des probabilités et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des paramètres d'un modèle statistique calculée à partir de données observées. Les fonctions de vraisemblance jouent un rôle clé dans l'inférence statistique fréquentiste, en particulier pour les méthodes statistiques d'estimation de paramètres.
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.
Robustesse d'un mot de passeLa robustesse d'un mot de passe est la mesure de la capacité d'un mot de passe à résister à son cassage, que ce soit par des moyens permettant de le deviner ou par une attaque par force brute. On mesure la robustesse d'un mot de passe en estimant le nombre de tentatives nécessaires à un attaquant pour le casser.
Mot de passe à usage uniqueUn mot de passe à usage unique (siglé OTP, de l'anglais one-time password) est un mot de passe qui n'est valable que pour une session ou une transaction. Les OTP permettent de combler certaines lacunes associées aux traditionnels mots de passe statiques, comme la vulnérabilité aux attaques par rejeu. Cela signifie que, si un intrus potentiel parvient à enregistrer un OTP qui était déjà utilisé pour se connecter à un service ou pour effectuer une opération, il ne sera pas en mesure de l'utiliser car il ne sera plus valide.
Normalizing constantIn probability theory, a normalizing constant or normalizing factor is used to reduce any probability function to a probability density function with total probability of one. For example, a Gaussian function can be normalized into a probability density function, which gives the standard normal distribution. In Bayes' theorem, a normalizing constant is used to ensure that the sum of all possible hypotheses equals 1. Other uses of normalizing constants include making the value of a Legendre polynomial at 1 and in the orthogonality of orthonormal functions.
Marginal likelihoodA marginal likelihood is a likelihood function that has been integrated over the parameter space. In Bayesian statistics, it represents the probability of generating the observed sample from a prior and is therefore often referred to as model evidence or simply evidence. Given a set of independent identically distributed data points where according to some probability distribution parameterized by , where itself is a random variable described by a distribution, i.e.
Passwdpasswd est une commande disponible sur la plupart des systèmes d'exploitation Unix et de type Unix permettant à un utilisateur de changer son mot de passe. passwd est aussi le nom du fichier qui contenait les mots de passe sur ces mêmes systèmes. Le nouveau mot de passe entré par l'utilisateur est traité par une fonction de dérivation de clé pour créer une version hachée du nouveau mot de passe. C'est cette version hachée qui est enregistrée par le serveur.
Stochastic cellular automatonStochastic cellular automata or probabilistic cellular automata (PCA) or random cellular automata or locally interacting Markov chains are an important extension of cellular automaton. Cellular automata are a discrete-time dynamical system of interacting entities, whose state is discrete. The state of the collection of entities is updated at each discrete time according to some simple homogeneous rule. All entities' states are updated in parallel or synchronously.
