Accident nucléaire de FukushimaL'accident nucléaire de Fukushima, aussi appelé catastrophe nucléaire de Fukushima, est un accident industriel majeur survenu au Japon à la suite du tsunami du . Le séisme originel, d'une , soulève une vague qui atteint de haut sur certaines parties de la côte orientale japonaise et qui se répand jusqu'à dix kilomètres à l'intérieur des terres, faisant plus de par noyade.
Puissance des armes nucléairesLa puissance explosive de l'arme nucléaire est la quantité d'énergie libérée lorsqu'une arme nucléaire explose, exprimée habituellement en masse équivalente de trinitrotoluène (TNT), soit en kilotonnes (milliers de tonnes de TNT) ou mégatonnes (millions de tonnes de TNT), ou parfois en térajoules (un kilotonne de TNT vaut ). Comme la quantité précise de l'énergie libérée par la TNT est et a été sujet à des incertitudes de mesure, surtout à l'aube de l'ère nucléaire, la convention couramment admise est qu'un kilotonne de TNT équivaut à .
Heuristique de jugementLes heuristiques de jugement, concept fréquemment employé dans le domaine de la cognition sociale, sont des opérations mentales automatiques, intuitives et rapides pouvant être statistiques ou non statistiques. Ces raccourcis cognitifs sont utilisés par les individus afin de simplifier leurs opérations mentales dans le but de répondre aux exigences de l’environnement. Par exemple, les gens ont tendance à estimer le temps mis pour trouver un emploi en fonction de la facilité avec laquelle ils peuvent penser à des individus qui ont récemment été engagés, et non selon le temps moyen de recherche dans la population.
Principle of indifferenceThe principle of indifference (also called principle of insufficient reason) is a rule for assigning epistemic probabilities. The principle of indifference states that in the absence of any relevant evidence, agents should distribute their credence (or 'degrees of belief') equally among all the possible outcomes under consideration. In Bayesian probability, this is the simplest non-informative prior.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
