Обсуждение:Условная вероятность

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
== Промпт для подготовки статьи ==
== Промпт для подготовки статьи ==
-
Работа над статьёй начинается с подробного промпта, в котором заранее заданы тема, целевая аудитория, стиль, структура, требования к оформлению формул, внутренних ссылок и научных источников.
+
Работа над статьёй начинается с подробного промпта, в котором заранее задаются тема, целевая аудитория, стиль, требования к структуре, математическому оформлению и научным источникам.
-
<div style="border:1px solid #aaa; background:#ffffe8; padding:1.2em; margin:1em 0;">
+
<div style="border:1px solid #aaa; background:#ffffe8; padding:1.2em; margin:1em 0;"><pre style="white-space:pre-wrap; margin:0;"><nowiki>Ты специалист в области, к которой относится рассматриваемая тема, а также в машинном обучении, анализе данных, теории вероятностей и математической статистике.
-
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 «Условная вероятность».
+
Напиши академическую энциклопедическую статью на русском языке для machinelearning.ru по теме «[НАЗВАНИЕ ТЕМЫ]». Итог представь в формате MediaWiki, полностью готовом для вставки на страницу сайта.
-
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.
+
Статья должна быть полезна студентам, инженерам по анализу данных и специалистам по машинному обучению. Объяснение должно быть понятным начинающему читателю, но математически корректным и содержательным для человека с технической подготовкой.
-
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.
+
Стиль — строгий, ясный и энциклопедический, близкий к качественным статьям Википедии и machinelearning.ru. Не используй разговорные выражения, обращения к читателю, рекламные формулировки, метакомментарии и другие признаки сгенерированного текста.
-
В статье должны быть:
+
Самостоятельно разработай естественную структуру статьи. Сначала дай краткое определение и объясни основную идею, затем раскрой необходимые определения, математический смысл, свойства, принцип действия, примеры, практическое применение, связь с анализом данных и машинным обучением, ограничения и смежные понятия. Включай только разделы, которые действительно нужны для раскрытия темы. Не повторяй одну мысль и не расширяй статью за счёт побочных вопросов.
-
- определение условной вероятности;
+
-
- интуитивное объяснение, что означает условие;
+
-
- связь с формулой Байеса, полной вероятностью и условной независимостью;
+
-
- переход от событий к случайным величинам и условным распределениям;
+
-
- объяснение, как условная вероятность используется в машинном обучении;
+
-
- разница между истинной вероятностью, эмпирической оценкой и модельным прогнозом;
+
-
- примеры из анализа данных или машинного обучения;
+
-
- типичные ошибки интерпретации;
+
-
- краткий исторический контекст;
+
-
- проверенные научные источники.
+
-
Не превращай статью в набор формул. Формулы должны поддерживать объяснение, а не заменять его. После каждой важной формулы кратко объясняй её смысл словами.
+
Не перегружай текст формулами. Используй их только для точных определений и важных закономерностей. Все математические обозначения оформляй через <tex>...</tex>. Важные формулы выноси на отдельную строку:
-
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.
+
:<tex>формула</tex>
-
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.
+
Каждая формула должна полностью находиться на одной строке. Не используй align, cases, matrix и другие сложные LaTeX-окружения. После каждой важной формулы кратко объясняй её смысл словами.
-
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.
+
В начале статьи добавь шаблон {{TOCright}}. Название темы в первом предложении выдели полужирным. Важные понятия оформляй как внутренние ссылки MediaWiki, выбирая только термины, непосредственно связанные с темой. Используй стандартные заголовки и списки MediaWiki. Не используй Markdown внутри статьи.
-
Источники оформляй через <ref name="...">...</ref>. В конце добавь раздел:
+
Источники должны быть реальными и проверяемыми. Используй научные статьи, первоисточники, признанные учебники и монографии. Исторические утверждения, специальные методы и нетривиальные научные результаты подтверждай ссылками вида <ref name="source">...</ref>. Не выдумывай авторов, названия, DOI, ISBN и другие библиографические сведения.
-
Литература
+
Объём статьи должен быть умеренным — не более примерно 30–32 КБ MediaWiki-кода. Основное внимание должно оставаться на заданной теме.
-
в ней напиши достоверные источники откуда ты брал информацию без фальсификации
+
В конце обязательно добавь разделы:
-
Итог выдай сразу полным MediaWiki-кодом, готовым для вставки на страницу.
+
== См. также ==
-
</div>
+
 
 +
== Примечания ==
 +
 
 +
{{примечания}}
 +
 
 +
== Литература ==
 +
 
 +
В разделе «Литература» перечисли только реальные источники, использованные при подготовке статьи. Оформляй их с помощью шаблонов {{книга}} и {{статья}}. Раздел «Литература» должен быть последним.
 +
 
 +
Перед выдачей проверь математическую корректность, достоверность библиографии, совместимость формул с MediaWiki, логичность структуры, отсутствие повторов и соблюдение объёма.
 +
 
 +
Итог выдай сразу полным MediaWiki-кодом в одном блоке, без пояснений до и после статьи.</nowiki></pre></div>

Версия 14:19, 19 июля 2026

Промпт для подготовки статьи

Работа над статьёй начинается с подробного промпта, в котором заранее задаются тема, целевая аудитория, стиль, требования к структуре, математическому оформлению и научным источникам.

Ты специалист в области, к которой относится рассматриваемая тема, а также в машинном обучении, анализе данных, теории вероятностей и математической статистике.

Напиши академическую энциклопедическую статью на русском языке для machinelearning.ru по теме «[НАЗВАНИЕ ТЕМЫ]». Итог представь в формате MediaWiki, полностью готовом для вставки на страницу сайта.

Статья должна быть полезна студентам, инженерам по анализу данных и специалистам по машинному обучению. Объяснение должно быть понятным начинающему читателю, но математически корректным и содержательным для человека с технической подготовкой.

Стиль — строгий, ясный и энциклопедический, близкий к качественным статьям Википедии и machinelearning.ru. Не используй разговорные выражения, обращения к читателю, рекламные формулировки, метакомментарии и другие признаки сгенерированного текста.

Самостоятельно разработай естественную структуру статьи. Сначала дай краткое определение и объясни основную идею, затем раскрой необходимые определения, математический смысл, свойства, принцип действия, примеры, практическое применение, связь с анализом данных и машинным обучением, ограничения и смежные понятия. Включай только разделы, которые действительно нужны для раскрытия темы. Не повторяй одну мысль и не расширяй статью за счёт побочных вопросов.

Не перегружай текст формулами. Используй их только для точных определений и важных закономерностей. Все математические обозначения оформляй через <tex>...</tex>. Важные формулы выноси на отдельную строку:

:<tex>формула</tex>

Каждая формула должна полностью находиться на одной строке. Не используй align, cases, matrix и другие сложные LaTeX-окружения. После каждой важной формулы кратко объясняй её смысл словами.

В начале статьи добавь шаблон {{TOCright}}. Название темы в первом предложении выдели полужирным. Важные понятия оформляй как внутренние ссылки MediaWiki, выбирая только термины, непосредственно связанные с темой. Используй стандартные заголовки и списки MediaWiki. Не используй Markdown внутри статьи.

Источники должны быть реальными и проверяемыми. Используй научные статьи, первоисточники, признанные учебники и монографии. Исторические утверждения, специальные методы и нетривиальные научные результаты подтверждай ссылками вида <ref name="source">...</ref>. Не выдумывай авторов, названия, DOI, ISBN и другие библиографические сведения.

Объём статьи должен быть умеренным — не более примерно 30–32 КБ MediaWiki-кода. Основное внимание должно оставаться на заданной теме.

В конце обязательно добавь разделы:

== См. также ==

== Примечания ==

{{примечания}}

== Литература ==

В разделе «Литература» перечисли только реальные источники, использованные при подготовке статьи. Оформляй их с помощью шаблонов {{книга}} и {{статья}}. Раздел «Литература» должен быть последним.

Перед выдачей проверь математическую корректность, достоверность библиографии, совместимость формул с MediaWiki, логичность структуры, отсутствие повторов и соблюдение объёма.

Итог выдай сразу полным MediaWiki-кодом в одном блоке, без пояснений до и после статьи.