Toán học của sự không chắc chắn
Phân phối Gaussian (chuẩn) xuất hiện nhiều hơn bất kỳ phân phối nào khác trong học máy. Đó là đường hình chuông trơn, đối xứng mà bạn thu được khi nhiều hiệu ứng nhỏ độc lập cộng dồn lại. Hai con số mô tả trọn vẹn nó: giá trị trung bình μ (vị trí của đỉnh) và phương sai σ² (độ rộng của chuông).
Công thức ít thành phần biến động hơn vẻ ngoài của nó. Phần cốt lõi là exp(−(x−μ)²/2σ²): khoảng cách tới giá trị trung bình, được bình phương rồi lấy dấu âm, nên mật độ giảm rất nhanh khi bạn rời xa μ. Phần phức tạp ở phía trước chỉ là hằng số để làm cho diện tích bằng 1.
Hãy kéo μ để trượt chuông sang trái/phải, và σ để nới rộng hay làm nhọn chuông. Một σ nhỏ cho ra một dáng cao và "tự tin"; một σ lớn trải niềm tin mỏng ra trên một phạm vi rộng.