Probability

Media Aritmetica

Somma dei valori numerici diviso il numero di valori numerici considerati.

Media Mobile

La media mobile di un insieme è una serie di medie di vari sottoinsiemi dell'insieme completo.
In sostanza è la media calcolata per un intervallo minore di valori, rispetto al totale dei valori numerici considerati.

Varianza

E' una misura di dispersione, indica la distanza di un insieme di valori numerici dal loro valore medio.

Deviazione Standard

Anche detto scarto quadratico medio, è la radice quadrata della varianza.
Indice di dispersione statistico, fornisce una stima sintetica della dispersione della variabilità di un insieme di valori numerici.

Distribuzione di probabilità

Funzione matematica che fornisce le probabilità di occorrenza di diversi possibili risultati per un esperimento.

Distribuzione Gaussiana Uniforme

Distribuzione di probabilità che attribuisce le probabilità per tutti i valori dell'esperimento, considerato un certo intervallo [a, b].
La maggior parte delle osservazioni (probabilità più alta) si concentrano attorno al valore medio della distribuzione.
E' di forma simmetrica attorno alla media.
Numericamente ha una media pari a zero ed una deviazione standard pari a 1.
La deviazione standard di una distribuzione gaussiana misura la ripidità della forma a campana.

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Immaginiamo di avere una sequenza di 3 caratteri. Ad ogni carattere associamo una probabilità di occorrenza

g = torch.Generator().manual_seed(2147483647)

p = torch.rand(3, generator=g)
# p contiene 3 numeri random..

Se vogliamo lavorare con le probabilità possiamo ottenere la distribuzione delle probabilità normalizzata.
p = p / p.sum()

Questo ci assicura che la somma delle probabilità della distribuzione sia pari a 1.

# la probabilità dei 3 numeri è
p = p / p.sum() # p = tensor([0.6064, 0.3033, 0.0903])

# la somma della probabilità è 1.
p.sum() # tensor(1.)