ガウス分布

不確実性の数学

ガウス（正規）分布は機械学習で他のどれよりも頻繁に現れる。多くの小さな独立な効果が加わるときいつでも得られる滑らかで対称なベルです。2つの数がそれを完全に決める：平均μ（ピークがどこにあるか）と分散σ²（ベルがどれだけ広いか）。

公式は見た目より動く部品が少ない。中心はexp(−(x−μ)²/2σ²)です：平均からの距離を2乗し、負にするので、μから離れると密度が速く減る。手前の雑然は面積を1にする定数にすぎない。

μをドラッグしてベルを左右にスライドし、σで広げたり鋭くしたりしてください。小さいσは背が高く自信のあるスパイクを与え；大きいσは信念を広い範囲に薄く広げる。