प्रायिकता अभिगृहीत

अनिश्चितता का गणित

आप "कितना संभावित" को एक संख्या कैसे नियत करें? आंद्रेई कोल्मोगोरोव ने दिखाया कि पूरा सिद्धांत केवल तीन नियमों पर। आप जो हर दूसरा सूत्र लागू करेंगे वह इनका परिणाम।

शब्दों में: प्रायिकताएँ कभी ऋणात्मक नहीं; कि कुछ हो इसकी प्रायिकता ठीक 1; और घटनाएँ जो अधिच्छादित नहीं, उनकी प्रायिकताएँ सरल जोड़। बस। प्रायिकता कुल द्रव्यमान 1 को परिणामों पर बाँटने का तरीका।

एक पूरे पाई की कल्पना करें जिसे स्लाइस में काटा गया है, प्रति परिणाम एक स्लाइस। किसी भी स्लाइस का आकार ऋणात्मक नहीं हो सकता (यह नियम P(A) ≥ 0 है), और सभी स्लाइस को मिलाकर पूरे पाई को भरना चाहिए, न अधिक और न कम, जो कि ठीक P(Ω) = 1 है। किसी घटना की प्रायिकता पूछने का मतलब केवल उन स्लाइस को जोड़ना है जो उससे संबंधित हैं।

ML में इसका स्थानएक softmax पर्त कच्चे स्कोर को एक प्रायिकता वितरण में बदलती जो निर्माण से ये अभिगृहीत मानती: हर आउटपुट अ-ऋणात्मक (अभिगृहीत 1) और वर्गों में 1 तक जोड़ती (अभिगृहीत 2)। जब एक मॉडल "P(cat) = 0.7" रिपोर्ट, बचा 0.3 सभी दूसरे वर्गों पर, जो पूरक नियम क्रिया में। जब भी आप स्कोर प्रायिकताओं में पुनर्सामान्य, आप कोल्मोगोरोव के अभिगृहीत लागू।
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