1、世界是不确定的,所有的函数表达式y=f(x) 只在理论中存在,现实世界中所观察到的信息,都是带有随机性的信息。所以从经验中总结规律,利用统计学和概率论是个靠谱的想法。
2、不确定性的原因?
1》世界本身不确定(比如量子力学) 2》没法掌握影响结果的所有因素(在造物主面前,人类是渺小的) 3》不完全建模(舍弃不需要的细节,太多细节,不利于应用)
3、概念上讲,函数关系是概率关系的特例(函数值出现的概率恒等于1)。所以函数关系都可以改造成概率的模式(核心是满足概率的和是1),如果在改造的同时,能够满足一些比较好的分析性质(连续、可微、可积分、凸函数),就是非常爽的一件事。在函数的名字上,这些概率化的函数一般都叫做 softXXX
4、贝叶斯定理:p(y|x) 想办法用p(x|y)来表达
5、信息论:一个不太可能的事件居然发生了,要比一个非常可能的事件发生,能提供更多的信息。
6、交叉熵,描述 计算出的分布与观察到的分布之间的差异。
7、最大释然估计:小概率事件不容易发生,相应的,取样到的数据可以认为是大概率的事件,可以用取样到的数据概率最大化,来确定概率分布的参数。
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