Principe d'entropie maximale 1276504 29504867 2008-05-12T16:16:19Z Sylenius 65080 cat, portail {{Ébauche|mathématiques}} Le '''principe d'entropie maximale''' consiste lorsqu'on veut représenter une connaissance imparfaite d'un phénomène par une loi de probabilité, à : * identifier les contraintes auxquelles cette distribution doit répondre (moyenne, etc;) * choisir de toutes les distributions répondant à ces contraintes celle ayant la plus grande [[entropie]] au sens de [[Claude Shannon|Shannon]]. Ce choix n'a rien d'arbitraire : de toutes ces distributions, c'est - par définition de l'entropie - celle d'entropie maximale qui contient ''le moins d'information'', et elle est donc pour cette raison la moins [[arbitraire]] de toutes celles que l'on pourrait utiliser. La distribution de probabilité obtenue sert ensuite de probabilité [[a priori]] dans un processus classique d'[[inférence bayésienne]] {{Portail probabilités et statistiques}} [[Catégorie:statistiques]] [[Catégorie:Intelligence artificielle]] [[de:Maximum-Entropie-Methode]] [[en:Principle of maximum entropy]] [[ja:最大エントロピー原理]]