Обсуждение:Распределение вероятностей
Материал из MachineLearning.
(Новая: Ты специалист в области машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяри...) |
|||
| Строка 15: | Строка 15: | ||
Важные термины оформляй как внутренние ссылки MediaWiki: [[вероятность]], [[случайное событие]], [[случайная величина]], [[формула Байеса]], [[условная независимость]], [[байесовская сеть]], [[наивный байесовский классификатор]], [[калибровка вероятностей]], [[сдвиг распределения]], [[взаимная информация]] и другие подходящие термины. | Важные термины оформляй как внутренние ссылки MediaWiki: [[вероятность]], [[случайное событие]], [[случайная величина]], [[формула Байеса]], [[условная независимость]], [[байесовская сеть]], [[наивный байесовский классификатор]], [[калибровка вероятностей]], [[сдвиг распределения]], [[взаимная информация]] и другие подходящие термины. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
Объём статьи должен быть умеренным: не больше примерно 30–32 КБ. Не раздувай статью в обзор всей вероятностной теории или всех методов uncertainty estimation. Основная тема — условная вероятность и её значение для анализа данных и машинного обучения. | Объём статьи должен быть умеренным: не больше примерно 30–32 КБ. Не раздувай статью в обзор всей вероятностной теории или всех методов uncertainty estimation. Основная тема — условная вероятность и её значение для анализа данных и машинного обучения. | ||
Текущая версия
Ты специалист в области машинного обучения, профессор в ведущем техническом университете и популяризатор науки.
Напиши академическую энциклопедическую статью в стиле википедии на русском языке для machinelearning.ru в формате MediaWiki по теме «Распределение вероятностей».
Статья должна быть полезна студентам, инженерам по анализу данных и специалистам по машинному обучению. Объяснение должно быть одновременно понятным новичку и достаточно корректным для человека с математической подготовкой. Не перегружай текст формулами: используй формулы только там, где они действительно нужны, а основное внимание удели ясному объяснению смысла, интуиции, связи с данными и машинным обучением.
Стиль — строгий, энциклопедический, похожий на Википедию или machinelearning.ru, но без сухости ради сухости. Пиши понятно, без разговорности, без рекламных формулировок и без следов LLM.
Не превращай статью в набор формул. Формулы должны поддерживать объяснение, а не заменять его. После каждой важной формулы кратко объясняй её смысл словами.
Используй только реальные надёжные источники. Не выдумывай авторов, статьи, DOI или исторические факты. Для базовой теории и машинного обучения можно использовать классические источники: Kolmogorov, Feller, Billingsley, Durrett, Bishop, Murphy, Pearl, Koller–Friedman, Cover–Thomas, Goodfellow et al. Для современных ML-связей можно использовать Guo et al. 2017 про калибровку нейронных сетей, Ovadia et al. 2019 про неопределённость при сдвиге распределения и Angelopoulos & Bates 2023 про conformal prediction.
Важные термины оформляй как внутренние ссылки MediaWiki: вероятность, случайное событие, случайная величина, формула Байеса, условная независимость, байесовская сеть, наивный байесовский классификатор, калибровка вероятностей, сдвиг распределения, взаимная информация и другие подходящие термины.
Объём статьи должен быть умеренным: не больше примерно 30–32 КБ. Не раздувай статью в обзор всей вероятностной теории или всех методов uncertainty estimation. Основная тема — условная вероятность и её значение для анализа данных и машинного обучения.
Источники оформляй через [1]. В конце добавь раздел:
Литература
в ней напиши достоверные научные источники откуда ты брал информацию без фальсификации
Итог выдай сразу полным MediaWiki-кодом, готовым для вставки на страницу.
