Spazi Campionario ed Eventi

La matematica dell'incertezza

La probabilità comincia con l'ammettere che non sai cosa accadrà. Una moneta sta per essere lanciata, un dado tirato, un'immagine sta per essere classificata. Prima che il risultato si presenti, elenchi ogni modo in cui potrebbe andare. Quella lista completa dei possibili esiti è lo spazio campionario, indicato con Ω (omega maiuscolo).

Per una singola moneta, Ω = {H, T}. Per un dado, Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Ciascun elemento è un esito: un modo completo e mutuamente esclusivo in cui il mondo potrebbe trovarsi dopo l'esperimento.

Pensa di estrarre una carta da un mazzo mescolato. Prima di guardare, elenchi ogni carta che potrebbe essere: tutte e 52. Quell'intera lista è lo spazio campionario, la stessa idea di scrivere Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} per un dado. "La carta è di cuori" è quindi un evento, un sottoinsieme di 13 carte di quella lista.

Dove si trova nel MLQuando un classificatore di immagini sceglie da Ω = {cat, dog, bird, …}, quella lista di etichette è uno spazio campionario discreto, e una domanda come "l'etichetta vera è un mammifero?" è un evento, un sottoinsieme delle classi. La data augmentation è un esperimento casuale dello stesso tipo: ciascun crop, flip, o color-jitter è un esito tratto da uno spazio di possibili trasformazioni, e il…
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