प्रमुख असतत वितरण

अनिश्चितता का गणित

ML में अधिकांश असतत स्थितियाँ कुछ नामित वितरणों से। प्रत्येक एक तैयार PMF ज्ञात माध्य और प्रसरण के साथ, ताकि आप सही चुनें बजाय शून्य से पुनर्व्युत्पन्न।

बर्नौली(p) एक परीक्षण दो परिणामों के साथ: सफलता (1) प्रायिकता p, विफलता (0) प्रायिकता 1−p। यह वह निर्माण खंड जिससे हर दूसरा असतत वितरण बना।

दो रोज़मर्रा की गिनती मुख्य वितरणों को दिखाती हैं। एक सिक्के को 10 बार उछालें और चित की गिनती करें: वह गिनती द्विपद है, जो 10 स्वतंत्र हां/नहीं परीक्षणों का योग है। अब एक घंटे में हेल्प डेस्क पर आने वाले फोन कॉल की गिनती करें: वह गिनती प्वासों है, समय में बिखरी हुई दुर्लभ घटनाओं का नियम, एक एकल दर λ के साथ जो इसके माध्य और प्रसरण दोनों के रूप में दोगुनी हो जाती है।

ML में इसका स्थानजब आप एक वर्गीकरण हानि चुनते, आप वास्तव में इनमें से एक वितरण चुनते। द्विआधारी क्रॉस-एन्ट्रॉपी एक बर्नौली का ऋणात्मक लॉग-संभावना: यह मॉडल की एकल प्रायिकता को 0/1 लेबल के विरुद्ध स्कोर। बहु-वर्ग क्रॉस-एन्ट्रॉपी एक श्रेणीबद्ध का ऋणात्मक लॉग-संभावना, softmax आउटपुट एक-हॉट लेबल के विरुद्ध। आप जो हानि चुनते वह वितरण निहित जो आप मानते लेबल अनुसरण।
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