📌 为什么概率与统计是深度学习的基石？
在深度学习中，概率与统计帮助我们：
- 📊 理解数据分布（如正态分布、伯努利分布）
- 🔢 量化模型不确定性（贝叶斯方法）
- 📈 优化损失函数（最大似然估计）
- 🧠 构建概率图模型（如贝叶斯网络）
🧠 核心概念速览
| 概念 | 应用场景 | 📘 扩展阅读 |
|---|---|---|
| 概率密度函数 | 模型参数分布估计 | /probability-density-function |
| 假设检验 | 数据有效性验证 | /hypothesis-testing |
| 最大似然估计 | 网络训练核心方法 | /maximum-likelihood-estimation |
| 贝叶斯定理 | 模型推理与更新 | /bayes-theorem |
🧪 实战案例
- 图像分类：使用Softmax函数计算类别概率
- 自然语言处理：构建词向量的统计分布模型
- 强化学习：用概率决策策略优化动作选择
- 生成模型：如GANs中的概率生成机制
📚 推荐学习路径
- 先掌握基础概率论概念
- 学习统计推断方法
- 进阶研究深度学习中的概率应用
- 参考机器学习实战案例加深理解