確率変数

不確実性の数学

「表」や「3番目の赤いカード」のような結果は算術に使いにくい。確率変数がそれを修正する:各結果に数を付けるルールです。形式的にはX: Ω → ℝ。3枚のコインを投げてXを表の数とする。すると各結果が0、1、2、または3に写り、平均、2乗、和ができる。

カーニバルのルーレットは色付きのウェッジに止まり、それぞれの色は異なる額を支払います。つまり、各結果には数字がくっついています。その数字は確率変数Xであり、1回のスピンで獲得する現金です。各支払い額がどれくらいの頻度で出るかをリストアップしたp(x) = P(X = x)は、あなたの賞金の広がり全体を教えてくれます。

離散確率変数について、確率質量関数p(x) = P(X = x)が各値の確率をリストする。非負でサポートにわたって和が1でなければならず、それは公理を数値の上で再表現したものです。

機械学習における位置づけラベルYは確率変数で、モデルの予測もそう。softmaxのargmax、予測クラスはモデルの出力分布を単一インデックスに写す確率変数です。言語モデルからサンプリングするのは、語彙にわたるPMFから確率変数(次トークン)を引くこと。
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