« Probabilité algorithmique » : différence entre les versions
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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. Il a été inventé par Ray Solomonoff dans les années 1960. | 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. Il a été inventé par Ray Solomonoff dans les années 1960. | ||
Il est utilisé dans la théorie de l'inférence inductive et les analyses d'algorithmes. Dans sa théorie générale de l'inférence inductive, Solomonoff utilise | Il est utilisé dans la théorie de l'inférence inductive et les analyses d'algorithmes. Dans sa théorie générale de l'inférence inductive, Solomonoff utilise le préalable obtenu dans la règle de Bayes pour la prédiction. | ||
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Version du 2 décembre 2020 à 21:47
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. Il a été inventé par Ray Solomonoff dans les années 1960.
Il est utilisé dans la théorie de l'inférence inductive et les analyses d'algorithmes. Dans sa théorie générale de l'inférence inductive, Solomonoff utilise le préalable obtenu dans la règle de Bayes pour la prédiction.
Français
Probabilité algorithmique
Probabilité de Solomonoff
Anglais
Algorithmic probability
[Source: http://www.lifl.fr/SMAC/publications/pdf/these-hector-zenil-chavez.pdf Source : lifl.fr]
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
