PDF और CDF

अनिश्चितता का गणित

ऊँचाई, वजन, या पिक्सेल तीव्रता जैसी सतत मात्राओं के लिए, P(X = 3.0000…) निराशाजनक: अनंत मान, तो किसी एक की प्रायिकता शून्य। बजाय इसके हम बताते कैसे प्रायिकता फैली एक प्रायिकता घनत्व फलन f(x) से, और प्रायिकताएँ क्षेत्रफल के रूप में पढ़ते।

घनत्व स्वयं प्रायिकता नहीं, और 1 से अधिक हो सकता। जो ज़रूरी कि यह अ-ऋणात्मक और कुल क्षेत्रफल 1, "PMF 1 तक जोड़ता" की सतत गूँज:

ऊपर μ और σ खींचें: वक्र खिसकता और तानता, लेकिन नीचे क्षेत्रफल हमेशा ठीक 1। एक अंतराल की प्रायिकता उसके ऊपर क्षेत्रफल का टुकड़ा।

ML में इसका स्थानएक जनक मॉडल का आउटपुट p(x | θ) एक घनत्व। एक 1-D वितरण से नमूना के लिए आप प्रतिलोम-रूपांतरण नमूनाकरण लागू: एक समान u ∈ [0,1] खींचें और F⁻¹(u) लौटाएँ, CDF प्रतिलोम। नॉर्मलाइज़िंग फ्लो ठीक यही धारणा सामान्यीकृत, एक उलटनीय मानचित्र सीखत जिसका चर-परिवर्तन एक सरल घनत्व को जटिल में बदलता।
▶ PDF और CDF
← प्रमुख असतत वितरणप्रत्याशा और प्रसरण (सतत) →