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Bonjour et Merci,

Finalement j'ai opté pour l'entropie avec l'information mutuelle, je suis arrivé à l'implémenter sous matlab et avec les premier test (données simulées) sa donne de bon résultats.

Merci encore

Salut, merci j'ai vu cette intégrale mais je sais pas comment calculer les proba dans le cas continue, par contre j'ai trouvé cela: Il parait que si on suppose que chaque variable suit une loi normale, on peut calculer son entropie h(X)= 0.5 (1+log(2pi))+log(VARx) avec VARx la variance de X et h(X|Y...

Bonjour, j'ai deux variables X et Y continue Par exemple les valeurs X: 5.1, 3.2, 8, 7.4, 6.9, 1, 1, 0, 5 Y: 9.3, 5.4, 7, 6.1, 7.1, 5, 5, 1, 9 J'aimerai calculer la dépendance entre ces deux variables, j'ai trouvez qu'en peut faire cela par le calcule de l'information mutuelle http://fr.wikipedia.or...

Bonjour, et merci pour vos réponses Finalement j'ai trouvé comment en fait en lisant un article qui traite le sujet, En faite il suffit de considérer les coefficients comme des probabilité, et puisque c'est une addition en peut commencer par les utiliser pour tirer un nombre aléatoire: En calcule le...

Re bonjour, Effectivement vous avez mal compris, ce que j'ai dit est que l'integrale de la dérivé de la sigmoid dans l'interval [-infinie, + infinie] est égale à 1 puisque sigm(+infinie)=1 et sigm(-infinie)=0 et 1-0=1 Pour les gaussienne elle sont indépendantes et les coefficient sont bien sure posi...

Re bonjour, Merci pour votre réponse rapide, En fait je cherche à faire un générateur de nombre aléatoire suivent une moyenne et une variance, donc à priori une gaussienne ferai l'affaire, je connais une méthode qui se base sur la fonction primitive de la densité afin de les générer, malheureusement...

Bonjour à tous, j'ai un petit souci La fonction sigmoid: sigm(x)=1/(1+exp(-a*x)) est continue, croissante et comprise entre [0, 1] Donc sa dérivé: deriv_segm(x) = a*exp(-a*x)/(1+exp(-a*x))² Ferait une très bonne densité puisque son intégrale entre -l'infinie et +l'infinie est égale à 1 Sa marche trè...