सशर्त प्रायिकता

अनिश्चितता का गणित

नई जानकारी बदलती। एक बार जानें "पासा सम आया," तो 2 की संभावना अब 1/6 नहीं, क्योंकि आप विषम फलक हटा चुके। सशर्त प्रायिकता जानने पर अद्यतन की मशीनरी जब कोई घटना B पहले ही हुई।

P(A | B) पढ़ें "A की प्रायिकता दी गई B।" ज्यामितीय रूप से एक ज़ूम-और-पुनर्सामान्य: B के बाहर सब फेंकें, B को नई दुनिया, और पूछें उस दुनिया का कितना अंश A में। P(B) से भाग संकुचित दुनिया की कुल प्रायिकता 1 रखता।

एक स्क्रीनिंग टेस्ट की कल्पना करें जो अभी-अभी पॉजिटिव आया है। वह सुराग वास्तविकता को नहीं बदलता, लेकिन यह संभावनाओं को सीमित कर देता है: आप उन सभी को हटा सकते हैं जिनका टेस्ट नेगेटिव था और केवल पॉजिटिव समूह B को देख सकते हैं। यह प्रश्न "क्या मुझे वास्तव में बीमारी है?" P(A | B) बन जाता है, जो उस सीमित समूह का अंश है जो वास्तव में बीमार हैं।

ML में इसका स्थानएक वर्गीकारक सशर्त प्रायिकता गणना। इसका पूरा काम P(class | input), हर लेबल की प्रायिकता दी गई पिक्सेल या टोकन। softmax सदिश साक्षात P(y | x)। इनपुट पर सशर्त करना वर्गों पर पूर्व को भविष्यवाणी में बदलता।
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