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==Définition==
== Domaine ==
Ensemble de données (matrice ou vecteur) dont la très grandes majorité des valeurs sont à zéro.
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== Définition ==
À noter que les données éparses se distinguent des données absentes dont la valeur n'est pas zéro, mais nulle. Les structures de données au sein desquelles les données sont disséminées sont qualifiées de ''creuses'' (''[[matrice creuse]]'', ''vecteur creux'').


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==Français==


== Français ==
'''données éparses'''  
'''données éparses '''


''' données dispersées '''
'''données clairsemées'''


''' données éparpillées '''
'''données disséminées'''  


'''données disséminées '''
'''données parcimonieuses'''


''' données espacées '''
==Anglais==
'''sparse data'''


''' données éparpillées '''
==Sources==


''' données clairsemées '''
Source: Rapin, Jérémy (2014). ''Décompositions parcimonieuses pour l'analyse avancée de données en spectrométrie pour la Santé'', thèse de doctorat, Univeraité Paris Sud, 160 pages.


''' données espacées '''
Source: Balvet, Antonio (2002). ''Approches catégoriques et non catégoriques en linguistique des corpus spécialisés,application à un système de filtrage d’information'', thèse de doctorat, Université de Nanterre - Paris X, 331 pages.


''' données rares '''
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]


''' données pauvres '''
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino  ]]


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== Anglais ==
'''Sparse data'''


[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Apprentissage automatique]]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Catégorie:101]]

Dernière version du 15 janvier 2025 à 21:21

Définition

Ensemble de données (matrice ou vecteur) dont la très grandes majorité des valeurs sont à zéro.

À noter que les données éparses se distinguent des données absentes dont la valeur n'est pas zéro, mais nulle. Les structures de données au sein desquelles les données sont disséminées sont qualifiées de creuses (matrice creuse, vecteur creux).

Français

données éparses

données clairsemées

données disséminées

données parcimonieuses

Anglais

sparse data

Sources

Source: Rapin, Jérémy (2014). Décompositions parcimonieuses pour l'analyse avancée de données en spectrométrie pour la Santé, thèse de doctorat, Univeraité Paris Sud, 160 pages.

Source: Balvet, Antonio (2002). Approches catégoriques et non catégoriques en linguistique des corpus spécialisés,application à un système de filtrage d’information, thèse de doctorat, Université de Nanterre - Paris X, 331 pages.

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino