Les mathématiques de l'incertitude
Une poignée de distributions nommées couvre la plupart des situations discrètes en ML. Chacune est une PMF prête à l'emploi avec moyenne et variance connues, pour que vous saisissiez la bonne au lieu de tout re-dériver.
Bernoulli(p) modélise une épreuve avec deux résultats : succès (1) avec probabilité p, échec (0) avec probabilité 1−p. C'est le bloc de construction dont toute autre distribution discrète est faite.
Deux décomptes quotidiens illustrent les principales distributions. Lancez une pièce 10 fois et comptez les faces : ce décompte est Binomial, une somme de 10 essais indépendants oui/non. Comptez maintenant les appels téléphoniques qu'un centre d'assistance reçoit en une heure : ce décompte est de Poisson, la loi pour les événements rares parsemés dans le temps, avec un seul taux λ qui fait office à la fois de sa moyenne et de sa variance.