模糊逻辑和概率:易混淆的术语

模糊逻辑和概率:易混淆的术语

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通常通过阅读许多关于数据科学的文章和博客，我们都会遇到一些术语，但实际上并没有对它们有清晰的理解。此外，通过查看这些术语的基本概述，我们经常会在几天内再次遇到相同的术语。因此，我们有必要理解它的详细含义，这样我们就可以在将来需要时提前应用它。我们今天将讨论非常流行的术语，这常常会使我们陷入两难的境地，无法理解两者之间的正确区别。它是模糊逻辑和概率。把它归类为相同的会导致未来的误解，所以让我们详细理解提到的术语。

模糊逻辑

“模糊逻辑是多值逻辑的一种形式，其中变量的真值可以是 0 到 1 之间的任何实数，包括 0 和 1。”

概率

概率是数学的一个分支，涉及对一个事件发生的可能性或一个命题为真的可能性的数字描述

这两个术语都是表达不确定性的一种方式，但方式完全不同。它们在[0，1]之间具有相似的范围间隔，尽管在相同的范围内仍有微小的差异。它告诉我们，当任何类型的新数据/信息到来时，不确定性将如何在一段时间内发生变化。模糊逻辑可以定义为部分真理的概念。概率可以被看作是基于最近发生的并且众所周知的事情来衡量未来发生的可能性。我们可以很好地提出概率是模糊逻辑的子集。

模糊逻辑和概率的特点

| 不，先生。 | **模糊逻辑** | **概率** |
| 1. | 在这里，一切都是程度的问题。 | 它在 0 和 1 之间的范围内是特定的。 |
| 2. | 它基于自然语言处理。 | 不用于高近似值。 |
| 3. | 最适合近似用例。 | 它捕捉了部分知识。 |
| 4. | 容易与编程结合。 | 处理可能性。 |
| 5. | 也被定量分析师用于即兴创作他们的算法。 | 无法捕捉任何类型的不确定性。 |
***【模糊逻辑与概率的区别:***
| -你好。不，不。 | 模糊逻辑 | 可能性 |
| one | 试图理解模糊的概念。 | 主要关联是与事件和检查事件是否会发生。 |
| Two | 这抓住了部分真理的含义。 | 这抓住了部分知识。 |
| three | 隶属度是一个集合。 | 概率事件在集合中。 |
让我们用一个真实的例子来理解这两个术语。考虑以下两个例子:
**例 1** :今晚有 95%的概率下雨。
**例 2:** 今天晚上会下很大的雨。
所以在上面的例子中，我们可以看到例子 1 说晚上很有可能会下雨，因为严格来说 95%的概率是一样的。而如果我们看第二个例子，它有模糊性，我们知道会下大雨，但不太清楚会下多大的雨。这里的“沉重”一词可能是主观的，取决于解释它的人。
***以下是一些面向行业的模糊逻辑用例:***
1)空调
2)面部模式识别
3)真空吸尘器
4)传输系统
5)地铁系统的控制
***以下是一些面向行业的概率用例:***
1)制造业
2)决策过程
3)风险评估
4)情景分析
5)长期损益的计算
我们必须注意到模糊逻辑和概率在理论上的一个重要的细微差别。模糊逻辑会附加一个介于 0 和 1 之间的不确定值，并衡量建议语句的正确程度。在概率上，它给出了一个介于 0 和 1 之间的值，但它衡量了建议的语句正确的可能性。因此，在讨论模糊逻辑和概率时，看起来它们是相同的，但它们有所不同。