Principe d'entropie maximale
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2008-05-12T16:16:19Z
Sylenius
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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]]