Phân phối có điều kiện

Toán học của sự không chắc chắn

Phân phối có điều kiện chính là xác suất có điều kiện, được nâng lên cấp toàn bộ biến ngẫu nhiên. Khi biết X = x, biến Y được phân phối như thế nào? Bạn lấy phân phối đồng thời và chuẩn hóa lại theo phân phối biên của thứ bạn đã cố định:

Đó cũng chính là thao tác phóng to và chuẩn hóa lại từ Bài học 3: cố định X = x (chọn một hàng của bảng đồng thời), rồi tỷ lệ lại hàng đó sao cho các xác suất trong đó có tổng bằng 1. Kết quả là một phân phối thực thụ trên Y, ứng với mỗi giá trị x.

Quay lại bảng chiều cao-cân nặng, nhưng bây giờ hãy nhìn vào một hàng duy nhất — nói, chỉ những người cao — và phớt lờ mọi người khác. Các số của hàng đó không tự cộng thành 1, vì vậy bạn thay đổi tỷ lệ cho đến khi đạt được điều đó và những gì bạn nhận được là trọng số được phân bổ như thế nào đưa ra chiều cao đó là cao. Đó là một phân phối có điều kiện: sửa chữa X = x thành một danh mục, sau đó chuẩn hóa lại lát cắt đó thành một phân phối phù hợp trên Y.

Vị trí của nó trong MLMột mô hình phân biệt chính là một phân phối có điều kiện: p(y | x) đúng là thứ mà một bộ phân loại hay bộ hồi quy học được, tức phân phối của nhãn khi cho trước đầu vào. Một bộ giải mã trong VAE hay mô hình khuếch tán là một phân phối có điều kiện p(x | z), tức phân phối dữ liệu khi cho trước một mã tiềm ẩn. Đặt điều kiện chính là cách các mô hình sinh điều khiển đầu ra: chuyển văn bản thành…
▶ Phân phối có điều kiện
← Phân phối biênHiệp phương sai & tương quan →