מרחבי מדגם ומאורעות — הסתברות

הסתברות מתחילה בהודאה שאינך יודע מה עומד לקרות. מטבע עומד להיזרק, קובייה להתגלגל, תמונה עומדת לעבור סיווג. לפני שזה נוחת, רושמים כל דרך שבה זה יכול להסתיים. אותה רשימה מלאה של תוצאות אפשריות היא מרחב המדגם, הנכתב Ω (אומגה גדולה).

למטבע יחיד, Ω = {H, T}. לקובייה אחת, Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. כל איבר הוא תוצאה אחת, דרך שלמה ובלעדית אחת שהעולם יכול להיות בה לאחר הניסוי.

חשבו על שליפת קלף אחד מחפיסה מעורבבת. לפני שאתם מסתכלים, אתם רושמים כל קלף שזה יכול להיות: כל 52 הקלפים. כל הרשימה הזו היא מרחב המדגם, אותו רעיון כמו כתיבת Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} עבור קובייה. "הקלף הוא לב" הוא אם כן מאורע, תת-קבוצה של 13 קלפים מתוך רשימה זו.

איפה זה ב־MLכשמסווג תמונות בוחר מ־Ω = {cat, dog, bird, …}, אותה רשימת תוויות היא מרחב מדגם בדיד, ושאלה כמו "האם התווית האמיתית היא יונק?" היא מאורע, תת־קבוצה של המחלקות. הגדלת נתונים היא ניסוי אקראי מאותו סוג: כל חיתוך, היפוך, או שינוי צבע הוא תוצאה אחת הנשלפת ממרחב של טרנספורמציות אפשריות, ומערך הנתונים המוגדל הוא מדגם ממנו.