Fungsi pengedaran kebarangkalian kumulatif (APDF)

Fungsi taburan kumulatif (CDF) ialah integral bagi fungsi ketumpatan kebarangkalian, yang digunakan untuk menerangkan kebarangkalian bahawa pembolehubah rawak X adalah kurang daripada atau sama dengan nilai x tertentu. Dalam pembelajaran mesin, CDF digunakan secara meluas untuk memahami dan menganalisis pengedaran data untuk memilih model dan algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan. Dengan mengira CDF, kita boleh mendapatkan kebarangkalian bahawa nilai tertentu berada dalam julat peratusan tertentu. Ini membantu kami menilai kedudukan dan kepentingan titik data berbanding keseluruhan set data. Selain itu, CDF juga boleh digunakan untuk mengira kuantiti, yang membahagikan set data kepada selang peratusan tertentu untuk lebih memahami taburan data. Dengan memahami dan menganalisis CDF, kami dapat memahami dengan lebih baik ciri-ciri data dan memberikan panduan untuk pemilihan dan ramalan model.

Difahamkan secara konsep, CDF ialah fungsi yang digunakan untuk menerangkan pembolehubah rawak X. Ia mewakili kebarangkalian bahawa X adalah kurang daripada atau sama dengan beberapa nilai tertentu x. Secara khusus, CDF ditakrifkan sebagai F(x)=P(X≤x), di mana P mewakili kebarangkalian. Nilai CDF berjulat dari 0 hingga 1, dan mempunyai sifat monotonik tidak menurun, iaitu, apabila x meningkat, nilai CDF tidak berkurangan. Apabila x menghampiri infiniti positif, CDF menghampiri 1, dan apabila x menghampiri infiniti negatif, CDF menghampiri 0.

CDF ialah fungsi taburan kumulatif, yang digunakan untuk menerangkan taburan pembolehubah rawak. Fungsi ketumpatan kebarangkalian PDF boleh diperolehi dengan memperoleh CDF, iaitu, f(x)=dF(x)/dx. PDF menerangkan ketumpatan kebarangkalian pembolehubah rawak pada nilai yang berbeza dan boleh digunakan untuk mengira kebarangkalian pembolehubah rawak itu berada dalam julat nilai tertentu. Oleh itu, CDF dan PDF adalah berkaitan antara satu sama lain dan boleh ditukar dan digunakan antara satu sama lain.

CDF ialah fungsi pengedaran kumulatif, yang digunakan untuk menganalisis pengedaran data dan memilih model serta algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan. Jika CDF data anda diedarkan secara normal, anda boleh memilih model Gaussian. Untuk data dengan taburan condong atau kekurangan simetri, anda boleh memilih sama ada model bukan parametrik atau model taburan condong. Selain itu, CDF juga boleh mengira statistik seperti min, varians, dan median, dan melakukan ujian hipotesis dan pengiraan selang keyakinan.

Fungsi taburan kumulatif (CDF) pembolehubah rawak diskret boleh diperolehi dengan mengumpul fungsi jisim kebarangkalian (PMF). Untuk pembolehubah rawak berterusan, CDF boleh diperolehi dengan menyepadukan fungsi ketumpatan kebarangkalian (PDF). Kaedah seperti penyepaduan berangka dan simulasi Monte Carlo boleh digunakan untuk mengira CDF. Di samping itu, CDF beberapa taburan biasa (seperti taburan normal, taburan t, taburan F, taburan khi kuasa dua, dll.) telah diperoleh dan boleh dikira dengan mencari jadual atau menggunakan perisian berkaitan.

Ringkasnya, fungsi pengedaran terkumpul mempunyai aplikasi penting dalam pembelajaran mesin Ia boleh membantu kita memahami dan menganalisis pengedaran data, memilih model dan algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan, mengira statistik dan melaksanakan ujian hipotesis dan Pengiraan keyakinan. selang waktu, dsb. Oleh itu, adalah sangat penting bagi mereka yang terlibat dalam kerja berkaitan pembelajaran mesin untuk mahir dalam konsep, prinsip, fungsi dan kaedah pengiraan fungsi pengagihan kumulatif.

Atas ialah kandungan terperinci Fungsi pengedaran kebarangkalian kumulatif (APDF). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!