八、其它
假设随机变量 满足 ,且函数 满足:处处连续、可导、且存在反函数。 则有:
或者等价地(其中 为反函数):
如果扩展到高维空间,则有:
并不是 ,这是因为 引起了空间扭曲,从而导致 。
根据 ,求解该方程,即得到上述解。
机器学习中不确定性有三个来源:
模型本身固有的随机性。如:量子力学中的粒子动力学方程。
不完全的观测。即使是确定性系统,当无法观测所有驱动变量时,结果也是随机的。
不完全建模。有时必须放弃一些观测信息。
如机器人建模中:虽然可以精确观察机器人周围每个对象的位置,但在预测这些对象将来的位置时,对空间进行了离散化。则位置预测将带有不确定性。