Fonction caractéristique (probabilités)En mathématiques et plus particulièrement en théorie des probabilités et en statistique, la fonction caractéristique d'une variable aléatoire réelle est une quantité qui détermine de façon unique sa loi de probabilité. Si cette variable aléatoire a une densité, alors la fonction caractéristique est la transformée de Fourier inverse de la densité. Les valeurs en zéro des dérivées successives de la fonction caractéristique permettent de calculer les moments de la variable aléatoire.
Théorie des probabilitésLa théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple. Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente.
Fonction softmaxvignette|Fonction softmax utilisée après un CNN (Réseau neuronal convolutif). Ici le vecteur (35.4, 38.1, -5.0) est transformée en (0.06, 0.94, 0.00). Dans ce contexte de classification d'images, le chien est reconnu. En mathématiques, la fonction softmax, aussi appelée fonction softargmax ou fonction exponentielle normalisée, est une généralisation de la fonction logistique. Elle convertit un vecteur de K nombres réels en une distribution de probabilités sur K choix.
Théorème de Bayesvignette|Théorème de Bayes sur néon bleu, dans les bureaux d’Autonomy à Cambridge. Le théorème de Bayes ( ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités. Il est aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, notamment quand ces deux évènements sont interdépendants.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Série (mathématiques)En mathématiques, la notion de série permet de généraliser la notion de somme finie. Étant donné une suite de terme général u, étudier la série de terme général u c'est étudier la suite obtenue en prenant la somme des premiers termes de la suite (u), autrement dit la suite de terme général S défini par : L'étude d'une série peut passer par la recherche d'une écriture simplifiée des sommes finies en jeu et par la recherche éventuelle d'une limite finie quand n tend vers l'infini.
Inductive probabilityInductive probability attempts to give the probability of future events based on past events. It is the basis for inductive reasoning, and gives the mathematical basis for learning and the perception of patterns. It is a source of knowledge about the world. There are three sources of knowledge: inference, communication, and deduction. Communication relays information found using other methods. Deduction establishes new facts based on existing facts. Inference establishes new facts from data. Its basis is Bayes' theorem.
Courbe brachistochroneLe mot brachistochrone désigne une courbe dans un plan vertical sur laquelle un point matériel pesant placé dans un champ de pesanteur uniforme, glissant sans frottement et sans vitesse initiale, présente un temps de parcours minimal parmi toutes les courbes joignant deux points fixés : on parle de problème de la courbe brachistochrone. vignette|right|upright=1.5|Comparaison des vitesses d'objets suivant différentes courbes. Le mot brachistochrone vient du grec brakhistos (« le plus court ») et s'écrit donc avec un i et non un y, et de chronos (« temps »).
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.
Estimateur de Laplace–BayesEn théorie des probabilités et en statistiques, l'estimateur de Laplace–Bayes (ou règle de succession de Laplace) est une formule permettant de donner une approximation du terme a posteriori de la formule de Bayes. Elle a été introduite au siècle pour répondre au problème : quelle la probabilité que le Soleil se lève demain ? Soit des variables aléatoires indépendantes à valeur binaire (0 ou 1). On suppose qu'elles suivent toutes une distribution de Bernouilli de même paramètre p.
