Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Piétonvignette|50px|Piéton en déplacement. Un piéton est une personne se déplaçant à pied, en marchant ou en courant, par opposition à celui qui utilise un véhicule : il s'agit donc d'un mode de transport dit « doux ». Sa vitesse est de l'ordre du mètre par seconde (soit : de 2,5 à pour un randonneur en condition moyenne et de 4 à en milieu urbain dense). Sur terrain plat, en dessous de 4 km/h, on parlera de marche normale de piéton, de 4 à 5 km/h de marche dynamique, entre 5 et 6 km/h de marche rapide et au-dessus de 6 km/h, de marche sportive.
P2P anonymeUn système de communications P2P anonyme est un réseau pair à pair (peer to peer) dans lequel les nœuds ou participants présentent un fort degré d'anonymat. La principale différence entre ces réseaux anonymes et les réseaux "classiques" réside dans leurs méthodes particulières de routage où chaque participant ignore tout du ou des participants voisins, et permettent ainsi la libre circulation des informations.
Statistique bayésienneLa statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré initial de croyance peut être basé sur des connaissances a priori, telles que les résultats d'expériences antérieures, ou sur des croyances personnelles concernant l'événement. La perspective bayésienne diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, comme l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais.
Conjugate priorIn Bayesian probability theory, if the posterior distribution is in the same probability distribution family as the prior probability distribution , the prior and posterior are then called conjugate distributions, and the prior is called a conjugate prior for the likelihood function . A conjugate prior is an algebraic convenience, giving a closed-form expression for the posterior; otherwise, numerical integration may be necessary. Further, conjugate priors may give intuition by more transparently showing how a likelihood function updates a prior distribution.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Serveur de courriel anonymeUn serveur de courriel anonyme est un serveur informatique permettant de retransmettre un message électronique de façon à masquer l'identité de l'expéditeur. D'abord, ces serveurs retirent l'information contenue dans l'en-tête du message qui pourraient identifier son origine. Ensuite, du point de vue du destinataire, les messages reçus semblent avoir pour origine le serveur de courriel anonyme.
Proxy anonymiseurUn proxy anonymiseur est un service permettant de naviguer sur le web anonymement. En général, c'est un serveur proxy qui masque les données personnelles techniques (adresse IP, système d'exploitation, détails techniques concernant le navigateur, traces numériques, etc.) aux sites visités. Si les communications entre le client et le service anonymiseur sont chiffrées, alors il est difficile pour le fournisseur d'accès à internet de connaître les sites visités (en revanche, le service anonymiseur y a obligatoirement accès).
Accessibilité piétonneIn urban planning, walkability is the accessibility of amenities by foot. It is based on the idea that urban spaces should be more than just transport corridors designed for maximum vehicle throughput. Instead, it should be relatively complete livable spaces that serve a variety of uses, users, and transportation modes and reduce the need for cars for travel. The term "walkability" was primarily invented in the 1960s due to Jane Jacobs' revolution in urban studies.
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.
InfrastructureL'infrastructure est un ensemble d'éléments, d'ouvrages ou d'installations interdépendants qui supportent en partie ou en totalité une structure ou un réseau. Ces infrastructures peuvent être : la fondation d'une construction (par exemple: solage, semelle de fondation ou dalles portant des charges), généralement dans le sol ; une construction implantée sur le sol (par exemple: ponts, routes, voies ferrées, aéroports, barrages) ; un ensemble d'équipements interconnectés (par exemple : réseaux d'aqueduc et/ou d'égouts, réseaux électriques, réseaux téléphoniques) ; des réseaux de hautes technologies (par exemple: réseaux Internet ou intranet, réseaux satellitaires, réseaux 5G, réseaux IoT).
Bayesian epistemologyBayesian epistemology is a formal approach to various topics in epistemology that has its roots in Thomas Bayes' work in the field of probability theory. One advantage of its formal method in contrast to traditional epistemology is that its concepts and theorems can be defined with a high degree of precision. It is based on the idea that beliefs can be interpreted as subjective probabilities. As such, they are subject to the laws of probability theory, which act as the norms of rationality.
Passage piétondroite|upright=1.5|vignette|Passage piéton à Burnaby en Colombie-Britannique (Canada). Un passage piéton (parfois appelé passage clouté, malgré la disparition des clous) est une partie de la route, aménagée afin de permettre aux piétons de circuler en sécurité sur la chaussée, généralement pour la traverser. Il est conçu pour maintenir les usagers groupés dans un espace visible par les automobilistes et où ils peuvent circuler ou traverser en toute sécurité vis-à-vis du trafic routier.
Wi-Fithumb|Exemple d'application du Wi-Fi : impression sans fil. Le (ou la) Wi-Fi, aussi orthographié wifi, est un ensemble de protocoles de communication sans fil régis par les normes du groupe IEEE 802.11 (ISO/CEI 8802-11). Un réseau Wi-Fi permet de relier par ondes radio plusieurs appareils informatiques (ordinateur, routeur, smartphone, modem Internet) au sein d'un réseau informatique afin de permettre la transmission de données entre eux. Apparues pour la première fois en 1997, les normes IEEE 802.
Anonymous blogAn anonymous blog is a blog without any acknowledged author or contributor. Anonymous bloggers may achieve anonymity through the simple use of a pseudonym, or through more sophisticated techniques such as layered encryption routing, manipulation of post dates, or posting only from publicly accessible computers. Motivations for posting anonymously include a desire for privacy or fear of retribution by an employer (e.g., in whistleblower cases), a government (in countries that monitor or censor online communication), or another group.
Jeffreys priorIn Bayesian probability, the Jeffreys prior, named after Sir Harold Jeffreys, is a non-informative prior distribution for a parameter space; its density function is proportional to the square root of the determinant of the Fisher information matrix: It has the key feature that it is invariant under a change of coordinates for the parameter vector . That is, the relative probability assigned to a volume of a probability space using a Jeffreys prior will be the same regardless of the parameterization used to define the Jeffreys prior.
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Passerelle (architecture)Une passerelle est, dans le domaine de l'architecture, un pont ou un passage aérien, à l'usage exclusif des piétons voire des cyclistes, pouvant par exemple relier deux bâtiments entre eux, enjamber un cours d'eau ou une voie navigable, un axe de circulation routière ou ferroviaire, etc. Elle est parfois couverte, fermée ou vitrée sur les côtés pour abriter les usagers. Les Tibétains construisent des ponts à chaînes dès le . Ainsi, le pont de Chaksam (passerelle piéton) a été construit en 1430 par Thang Tong Gyalpo.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
