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== Définition ==
== Définition ==
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Le principe d'indifférence est une règle d'attribution des probabilités épistémiques. Le principe d'indifférence stipule qu'en l'absence de toute preuve pertinente, les agents doivent répartir leur crédence de manière égale entre tous les résultats possibles envisagés.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''principe d'indifférence'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Principle of Indifference'''
'''principle of indifference'''
 
The principle of indifference is a rule for assigning possible outcomes equal probability when no other information is available. If there’s no data suggesting one possibility is more likely than another, then potential outcomes are reduced to the fewest logical, mutually exclusive choices possible, with the remaining general outcomes simply divided by one (1/n) to determine the probability of occurrence.
 
This principle of indifference isn’t used in Frequentist probability, since it expresses a degree of belief rather than frequency. However, in Bayesian probability, this approach is sometimes employed as a non-informative prior (objective reasoning) when there’s no other available data and disagreement over what subjective prior assumptions to make.
 


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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/principle-of-indifference  Source : DeepAI.org ]


 
[https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_indifference  Source : Wikipédia ]  
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/principle-of-indifference  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:vocabulary]]
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Version du 11 novembre 2021 à 11:55

Définition

Le principe d'indifférence est une règle d'attribution des probabilités épistémiques. Le principe d'indifférence stipule qu'en l'absence de toute preuve pertinente, les agents doivent répartir leur crédence de manière égale entre tous les résultats possibles envisagés.

Français

principe d'indifférence

Anglais

principle of indifference

Source : DeepAI.org

Source : Wikipédia

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Contributeurs: Claire Gorjux, wiki