概率统计是人工智能领域不可或缺的数学基础，它为不确定性建模、数据推理和决策优化提供了核心工具。以下是关键知识点概览👇
📌 核心概念
- 概率分布：描述随机变量可能取值的概率规律，如正态分布（Normal_Distribution）、泊松分布（Poisson_Distribution）
- 期望与方差：衡量随机变量的集中趋势与离散程度，是风险评估的关键指标
- 贝叶斯定理：通过先验概率与似然函数更新后验概率，广泛应用于机器学习中的参数估计
- 假设检验：判断数据间差异是否具有统计意义，常用于模型验证
🧠 应用场景
- 机器学习：支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器等算法依赖概率模型
- 自然语言处理：语言模型（如BERT）通过统计方法捕捉词义关联
- 计算机视觉：目标检测中的置信度计算基于概率分布
- 强化学习：马尔可夫决策过程（MDP）需概率转移矩阵建模环境动态
📚 学习路径建议
- 掌握条件概率与联合概率的数学推导
- 熟练使用Python的
scipy.stats模块进行分布拟合 - 研究最大似然估计（MLE）与贝叶斯估计的异同
- 拓展阅读：点击了解机器学习中的统计学应用
📌 进阶提示：建议结合实际案例（如股票预测、图像识别）加深对统计方法的理解，可参考概率统计与AI实战模块。