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Probability for Machine Learning by Jason Brownlee.pdf
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2021-06-26
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Probability for Machine Learning Discover How To Harness Uncertainty With Python by Jason Brownlee 28 step-by-step lessons, 312 pages. distributions, estimation, more. 概率是机器学习的基石。没有机器学习,你就无法对机器学习产生深刻的理解和应用。 切开方程、希腊字母和混淆,并发现您需要了解的概率主题。 使用清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程课程,您将发现概率对机器学习、贝叶斯概率、熵、密度估计、最大可能性等的重要性。
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Probability for
Machine Learning
Discover How To Harness
Uncertainty With Python
Jason Brownlee
i
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mechanical, recording or by any information storage and retrieval system, without written permission
from the author.
Acknowledgements
Special thanks to my copy editor Sarah Martin and my technical editors Michael Sanderson and Arun
Koshy.
Copyright
Probability for Machine Learning
©
Copyright 2020 Jason Brownlee. All Rights Reserved.
Edition: v1.9
Contents
Copyright i
Contents ii
Preface iii
I Introduction v
II Background 1
1 What is Probability? 2
1.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Uncertainty is Normal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Probability of an Event . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Probability Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5 Two Schools of Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.6 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 Uncertainty in Machine Learning 7
2.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Uncertainty in Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Noise in Observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 Incomplete Coverage of the Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5 Imperfect Model of the Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.6 How to Manage Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.7 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3 Why Learn Probability for Machine Learning 13
3.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2 Reasons to NOT Learn Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.3 Class Membership Requires Predicting a Probability . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.4 Some Algorithms Are Designed Using Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5 Models Are Trained Using a Probabilistic Framework . . . . . . . . . . . . . . . 15
ii
CONTENTS iii
3.6 Models Can Be Tuned With a Probabilistic Framework . . . . . . . . . . . . . . 15
3.7 Probabilistic Measures Are Used to Evaluate Model Skill . . . . . . . . . . . . . 16
3.8 One More Reason . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.9 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.10 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
III Foundations 18
4 Joint, Marginal, and Conditional Probability 19
4.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2 Probability for One Random Variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.3 Probability for Multiple Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.4 Probability for Independence and Exclusivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.5 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5 Intuition for Joint, Marginal, and Conditional Probability 26
5.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.2 Joint, Marginal, and Conditional Probabilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5.3 Probabilities of Rolling Two Dice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5.4 Probabilities of Weather in Two Cities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.5 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
6 Advanced Examples of Calculating Probability 35
6.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2 Birthday Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.3 Boy or Girl Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6.4 Monty Hall Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
6.5 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
IV Distributions 44
7 Probability Distributions 45
7.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
7.2 Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
7.3 Probability Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
7.4 Discrete Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
7.5 Continuous Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
7.6 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
7.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
CONTENTS iv
8 Discrete Probability Distributions 51
8.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
8.2 Discrete Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
8.3 Bernoulli Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
8.4 Binomial Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
8.5 Multinoulli Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
8.6 Multinomial Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
8.7 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
8.8 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
9 Continuous Probability Distributions 60
9.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
9.2 Continuous Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
9.3 Normal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
9.4 Exponential Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
9.5 Pareto Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
9.6 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
9.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
10 Probability Density Estimation 73
10.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
10.2 Probability Density . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
10.3 Summarize Density With a Histogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
10.4 Parametric Density Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
10.5 Nonparametric Density Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
10.6 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
10.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
V Maximum Likelihood 87
11 Maximum Likelihood Estimation 88
11.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
11.2 Problem of Probability Density Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
11.3 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
11.4 Relationship to Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
11.5 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
11.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
12 Linear Regression With Maximum Likelihood Estimation 94
12.1 Tutorial Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
12.2 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
12.3 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
12.4 Linear Regression as Maximum Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
12.5 Least Squares and Maximum Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
12.6 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
12.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
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