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En théorie de l'information algorithmique, la probabilité algorithmique, également connue sous le nom de probabilité de Solomonoff, est une méthode mathématique d'attribution d'une probabilité antérieure à une observation donnée. Elle a été inventée par Ray Solomonoff dans les années 1960. | |||
Elle est utilisée dans la théorie de l'inférence inductive et les analyses d'algorithmes. Dans sa théorie générale de l'inférence inductive, Solomonoff utilise la préalable obtenue dans la règle de Bayes pour la prédiction. | |||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithmic_probability Source : Wikipedia ] | |||
[Source: http://www.lifl.fr/SMAC/publications/pdf/these-hector-zenil-chavez.pdf Source : lifl.fr] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:28
Définition
En théorie de l'information algorithmique, la probabilité algorithmique, également connue sous le nom de probabilité de Solomonoff, est une méthode mathématique d'attribution d'une probabilité antérieure à une observation donnée. Elle a été inventée par Ray Solomonoff dans les années 1960.
Elle est utilisée dans la théorie de l'inférence inductive et les analyses d'algorithmes. Dans sa théorie générale de l'inférence inductive, Solomonoff utilise la préalable obtenue dans la règle de Bayes pour la prédiction.
Français
Probabilité algorithmique
Probabilité de Solomonoff
Anglais
Algorithmic probability
Sources
[Source: http://www.lifl.fr/SMAC/publications/pdf/these-hector-zenil-chavez.pdf Source : lifl.fr]
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache