Wie sind die Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie?

Die Wahrscheinlichkeitstheorie untersucht die Muster zufälliger Ereignisse und hilft, die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens zu bewerten. In maschinellem Lernen und Datenanalyse wird sie verwendet, um Unsicherheit zu modellieren, Risiken zu bewerten und probabilistische Modelle zu erstellen.

Grundbegriffe:

• Zufälliges Ereignis und Raum der elementaren Ergebnisse
• Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses (frequenzbasierte und axiomatische Ansätze)
• Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit von Ereignissen
• Zufallsvariablen, ihre Verteilungen und der mathematische Erwartungswert
• Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz

Beispiel: Bei der Klassifikation mit dem Naiven Bayes-Klassifikator wird die Formel der bedingten Wahrscheinlichkeit verwendet, um die wahrscheinlichste Klasse anhand der Merkmale zu bestimmen.