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Arbre de décision

Arbre de décision
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Introduction[modifier | modifier le code] Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données) et de l'exploration de données, certains algorithmes produisent des arbres de décision, utilisés pour répartir une population d'individus (de clients par exemple) en groupes homogènes, selon un ensemble de variables discriminantes (l'âge, la catégorie socio-professionnelle, …) en fonction d'un objectif fixé et connu (chiffres d'affaires, réponse à un mailing, …). À ce titre, cette technique fait partie des méthodes d’apprentissage supervisé. Il s’agit de prédire avec le plus de précision possible les valeurs prises par la variable à prédire (objectif, variable cible, variable d’intérêt, attribut classe, variable de sortie, …) à partir d’un ensemble de descripteurs (variables prédictives, variables discriminantes, variables d'entrées, …). lisibilité du modèle de prédiction, l’arbre de décision, fourni.

Sipina - Arbres de décision Apprentissage automatique Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'apprentissage automatique (machine learning en anglais), un des champs d'étude de l'intelligence artificielle, est la discipline scientifique concernée par le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables qui permettent à une machine (au sens large) d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. Des systèmes complexes peuvent être analysés, y compris pour des données associées à des valeurs symboliques (ex: sur un attribut numérique, non pas simplement une valeur numérique, juste un nombre, mais une valeur probabilisée, c'est-à-dire un nombre assorti d'une probabilité ou associé à un intervalle de confiance) ou un ensemble de modalités possibles sur un attribut numérique ou catégoriel. Principes[modifier | modifier le code] Applications[modifier | modifier le code] Exemples :

GotW.ca Home Page Mind Mapping : simplicité de la carte Voici la suite de l’interview de Jean-Pascal Côte. Le Mind Mapping est un outil simple et ludique. Pour garder son efficacité, il est important que cette simplicité apparaisse dans la carte. C’est quoi pour toi une carte simple ? Ce n’est pas une question facile car elle en induit naturellement une autre : « Qu’est-ce qu’une carte compliquée ? ». En première approche on pourrait dire qu’une carte est compliquée quand elle présente les caractéristiques suivantes : Trop grande abondance d’informations (Infobésité)Manque de clarté (Nuance dans les couleurs, fontes, etc.)Mauvaise utilisation de l’espace (Les styles)Mauvaise utilisation des composants graphiques (Liens mentaux, entourages, bulles de commentaires, icones, images, etc.)Arborescence trop importanteManque de sens des motsDéfaut de cohérence dans la hiérarchisation des mots clefs de premier niveauEtc. A l’opposé on pourrait dire qu’une carte est simple quand elle respecte les points suivants : Mes cartes sont-elles simples ? Cindy

Diagramme d'Ishikawa (causes et effets) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le Diagramme de causes et effets, ou diagramme d'Ishikawa, ou diagramme en arêtes de poisson ou encore 5M, est un outil développé par Kaoru Ishikawa en 1962[1] et servant dans la gestion de la qualité. Description et fonctions[modifier | modifier le code] Ce diagramme représente de façon graphique les causes aboutissant à un effet. Il peut être utilisé comme outil de modération d'un remue-méninges et comme outil de visualisation synthétique et de communication des causes identifiées. Ce diagramme se structure habituellement autour du concept des 5 M. Chaque branche reçoit d'autres causes ou catégories hiérarchisées selon leur niveau de détail. Le positionnement des causes met en évidence les causes les plus directes en les plaçant les plus proches de l'arête centrale. Variantes[modifier | modifier le code] Les termes « Moyens » ou « Machines » remplacent parfois la catégorie « Matériel ». Notes et références[modifier | modifier le code]

Article - 30 idées pour enterrer un projet / 1 : - maintenant, réussissons on peut essayer autrement...les conditions ont changé ça a marché ailleurs… vous avez donc l’expérience pour aller plus loin et éviter les écueils / 2 : - soyons créatifs voilà un véritable argument pour commencer / 3 : - les hommes se sont longtemps passé de machine à laver le linge…ou d’électricité / 4 : - nous trouverons les moyens nécessaires !!! on peut négocier / 5 : - nous avons moins besoins d’hommes que d’idées on peut revoir l’organisation / 6 : - changeons la carte scolaire faites en sorte d’en bénéficier revoyons notre projet / 7 : - qui en bénéficiera ? de quels risques parlez vous ? / 9 : - le moment est venu qu’est ce <qui justifie votre attente ? / 10: - voyons votre expérience, parlons en… ton expérience servira donc à contredire la théorie / 11: - ne partons pas battus d’avance nous le convaincrons rédigeons le courrier ensemble et par rapport aux évaluations nationales ? on n’est pas dans une dynamique de compétition…

Algorithme ID3 Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’algorithme ID3 a été développé à l’origine par Ross Quinlan. Il a tout d’abord été publié dans le livre ‘’Machine Learning’’ en 1986. C’est un algorithme de classification supervisé, c’est-à-dire qu'il se base sur des exemples déjà classés dans un ensemble de classes pour déterminer un modèle de classification. Le modèle que produit ID3 est un arbre de décision. Cet arbre servira à classer de nouveaux échantillons. L'algorithme C4.5 est une amélioration d'ID3, notamment du point de vue de la facilité d'implémentation. Principe général[modifier | modifier le code] Chaque exemple en entrée est constitué d'une liste d'attributs. Un arbre de décision permet de remplacer un expert humain dont il modélise le cheminement intellectuel. ID3 construit l'arbre de décision récursivement. Algorithme[modifier | modifier le code] Références[modifier | modifier le code] J. Voir aussi[modifier | modifier le code] Arbre de décision

The Architecture of Open Source Applications (Volume 2): nginx nginx (pronounced "engine x") is a free open source web server written by Igor Sysoev, a Russian software engineer. Since its public launch in 2004, nginx has focused on high performance, high concurrency and low memory usage. Additional features on top of the web server functionality, like load balancing, caching, access and bandwidth control, and the ability to integrate efficiently with a variety of applications, have helped to make nginx a good choice for modern website architectures. Currently nginx is the second most popular open source web server on the Internet. 14.1. Why Is High Concurrency Important? These days the Internet is so widespread and ubiquitous it's hard to imagine it wasn't exactly there, as we know it, a decade ago. One of the biggest challenges for a website architect has always been concurrency. To illustrate the problem with slow clients, imagine a simple Apache-based web server which produces a relatively short 100 KB response—a web page with text or an image.

Points de Vente.fr - Le magazine de la distribution et du commerce Natoora.fr : mes courses de produits frais en direct des producteurs Developer Network lsa-conso En 2012, tous circuits confondus, il s’était vendu 400 millions de litres de nectars. En 2013, leurs ventes sont tombées à 287 millions de litres, selon l'association des professionnels du jus de fuits, Unijus qui prévoit que d’ici quelques années, les nectars de commodités disparaitront du marché. Seuls resteront les nectars valorisés, ceux à l’abricot, à la pêche ou encore à la banane. Les Français, fans de pur jus Les nectars ne représentent plus que 17,6% du marché contre 48,9% pour les pur jus (800,6 milions de litres, +1,83% versus 2012) et 33% pour les jus à base de concentré (540,1 millions de litres, -3,15%). « La France est un marché de pur jus, ce qui est atypique en Europe, explique Emmanuel Vasseneix, président d’Unijus. En 2013, la consommation globale de jus de fruits s’est élevée à 1,64 milliard de litres, soit 25 litres par habitant et par an.

Tutoriels et articles de SQLPro - Club d&#039;entraide des développeurs francophones Double dispatch In software engineering, double dispatch is a special form of multiple dispatch, and a mechanism that dispatches a function call to different concrete functions depending on the runtime types of two objects involved in the call. In most object-oriented systems, the concrete function that is called from a function call in the code depends on the dynamic type of a single object and therefore they are known as single dispatch calls, or simply virtual function calls. Examples[edit] Double dispatch is useful in situations where the choice of computation depends on the runtime types of its arguments. A common idiom[edit] Double dispatch is more than function overloading[edit] At first glance, double dispatch appears to be a natural result of function overloading. If you have Asteroid theAsteroid;SpaceShip theSpaceShip;ApolloSpacecraft theApolloSpacecraft; then, because of function overloading, theAsteroid.CollideWith(theSpaceShip); theAsteroid.CollideWith(theApolloSpacecraft); Output[edit]

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