---
# System prepended metadata

title: Phương sai và độ lệch chuẩn

---

#    Phương sai và độ lệch chuẩn
1.- **Phương sai** : đại diện cho độ phân tán của các số liệu so với giá trị trung bình .Phương sai được tính bằng cách xác định giá trị chênh lệch giữa mỗi số trong tập dữ liệu với giá trị trung bình, sau đó bình phương các chênh lệch nhằm cho chúng mang giá trị dương và không triệt tiêu lẫn nhau. Cuối cùng chia tổng số lượng quan sát trong tập dữ liệu.
![](https://i.imgur.com/VdFfHI3.png)

2. - **độ lệch chuẩn** : Độ lệch chuẩn:Là giá trị chênh lệch trong tập dữ liệu so với giá trị trung bình đã tính ra .
    - Công thức Độ Lệch Chuẩn:Căn bậc hai của phương sai một bảng số liệu được gọi là độ lệch chuẩn của bảng số liệu đó.#I Example: Polynomial Curve Fitting .
1. **training set**
   - tune the parameters of an adaptive model : searching parameter
   - in put : data in put 
   - out put : corresponding from in put 
  1. **target vector t** ==> encode :change input to 0,1 , languages computer 
  2. **supervised learning**  : with x as input and y as the target label : classification
  3. **regression**
  4.**unsupervised : clustering**: group of similar
  5. **error function** : giá trị đo được hoặc tính được và giá trị thực hay giá trị chính xác của một đại lượng nào đó.
  ==> **Độ lệch chuẩn** nói chung cho sự **phân tán** của dữ liệu.
**Phương sai** , mô tả bình phương khoảng cách giữa các trị so với giá trị trung bình của dữ liệu.
8. **underfiting** doing the best in the training set
9. **pdf** : hàm mật độ xác suất ![](https://i.imgur.com/iuyZ0gz.png)
vd : time for shipping [3;10](/Qw8gRGtyRyqk8cUn2On_OA)
caculate shipping [4;7    ](/pZhUw5RiQ8yo4pz2FByFQA)
==> P(4<= X <= 7)
10 . **Expectation Value**

$$
\mathbb{E}[f] = \sum_{x}\Pr(x)f(x)
$$
     -![](https://i.imgur.com/IWCiiiy.png)
- [x]      example : mất mũ bảo hiểm : nếu mua mũ mới : 50k , không mua : công an bắt hết 200k . xác xuất bị công an bắt là 30%
- [x] Xét bài toán trên khi bạn không mua mũ có hai trường hợp lần lượt là 70% lãi được 50.000VNĐ hoặc 30% lỗ 200.000VNĐ.
- [ ] EV(không mua mũ)= 50 X 70% + (-200) X 30%= -25

EV ở đây là trừ 25.000VNĐ suy ra quyết định không mua mũ là hành động EV âm và bạn nên mua mũ.



---
     11. **covariances**
     measure betweent 2 variable : positive or negative  
![](https://i.imgur.com/7B4xkc1.png)
**1.2.3 Bayesian probabilities**
![](https://i.imgur.com/NqIAPXD.png)
likelihood function
Precision được định nghĩa là tỉ lệ số điểm true positive trong số những điểm được phân loại là positive (TP + FP).
Recall được định nghĩa là tỉ lệ số điểm true positive trong số những điểm thực sự là positive (TP + FN).
b . ![](https://i.imgur.com/LsKrJKj.png)

     điều kiện xảy ra 
     