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Implement `entropy` dispatches for distributions

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#8 085 ouverte le 3 févr. 2026

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Description

Description

#7530 added a helper to compute the closed-form mean of a distribution, and #8084 adds variance.

One last useful helper that pops up in applications is the entropy. It's used in ML as a regularization term (e.g. in reinforment learning models that learn a policy function like DDPG), and can be used to pick priors (e.g. in pz.maxent.

It could be nice to have these around. I'm marking as request discussion because I realize by adding all these different moments and statistics we're going down a bit of a rabbit hole, and maybe someone wants to step in and say stop now.

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez les dispatchs existants pour la moyenne et la variance dans la base de code (par exemple, #7530 et #8084) pour comprendre le modèle, puis implémentez l'entropie pour chaque distribution à l'aide de formules fermées disponibles ou de méthodes numériques.
Stack technique
python
Domaine
machine learningdata
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-3 heures
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyMCbasic knowledge of probability distributions
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
65