В этой главе мы разберём основы теории вероятности и статистики — важнейших инструментов анализа данных и машинного обучения. Мы рассмотрим ключевые концепции, которые помогут вам понять, как оценивать качество моделей и строить более точные предсказания.
Вот о чём пойдёт речь:
- Вероятностные пространства и аксиомы. Мы начнём с основ теории вероятностей, изучив вероятностные пространства и основные аксиомы. Понимание этих базовых принципов поможет вам строить корректные вероятностные модели.
- Условная вероятность и независимость. Познакомимся с понятием условной вероятности, а также с формулами полной вероятности и Байеса. На примере наивного Байесовского классификатора мы увидим, как эти знания применяются для реальных задач машинного обучения.
Прочитав эту главу, вы сможете:
- Использовать инструменты для анализа данных. Вы изучите важнейшие концепции теории вероятности, которые помогут вам оценивать корректность предсказаний и строить вероятностные модели.
- Понимать и применять классификационные алгоритмы. Освоив условные вероятности и формулу Байеса, вы сможете использовать эти методы для улучшения ваших моделей машинного обучения.
- Оценивать метрики качества моделей. Вы научитесь интерпретировать метрики, такие как точность и полнота, и применять их для корректной оценки эффективности ваших решений.
Для комфортного чтения главы полезно иметь начальные знания в области математики, особенно в области работы с функциями и простыми математическими операциями. Базовые знания статистики и работы с данными будут полезны, но не обязательны.
Сейчас мы рассмотрим только фундаментальные аспекты теории вероятностей — с примерами из машинного обучения. А по мере развития хендбука добавим разделы, посвящённые более углубленным темам: оценкам параметров, Марковским цепям и методам статистического анализа.
Приступим!