机器学习与概率统计是紧密相连的两个领域，它们在人工智能的发展中扮演着重要的角色。以下是一些关于这两个领域的基础知识和它们在机器学习中的应用。

概率统计基础

  • 概率论：概率论是研究随机现象的数学分支，它帮助我们理解事件发生的可能性。
  • 统计推断：统计推断是从样本数据中推断总体特征的过程。
  • 参数估计：参数估计是估计概率分布中的参数值。
  • 假设检验：假设检验是用于判断样本数据是否支持某个假设的方法。

机器学习中的概率统计

在机器学习中，概率统计被广泛应用于以下方面：

  • 模型选择：通过概率统计方法来选择合适的机器学习模型。
  • 特征选择：使用概率统计方法来选择对模型性能有显著影响的特征。
  • 模型评估：通过概率统计方法来评估模型的性能。

相关资源

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