概率论是机器学习的基础理论之一，它为我们提供了处理不确定性问题的工具和方法。以下是一些关于机器学习中的概率论的基本概念和常用方法。
概率基础
- 概率分布：描述随机变量可能取值的概率分布情况。
- 条件概率：在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。
- 贝叶斯定理：通过已知条件概率和边缘概率来计算后验概率。
常用概率分布
- 伯努利分布：只有两种可能结果的离散概率分布。
- 二项分布：重复独立实验中成功次数的概率分布。
- 正态分布：连续随机变量的概率分布，广泛应用于自然界和工程领域。
概率论在机器学习中的应用
- 贝叶斯分类器：利用贝叶斯定理进行分类的机器学习方法。
- 高斯过程：基于高斯概率分布的机器学习方法。
- 最大似然估计：通过最大化似然函数来估计模型参数。
扩展阅读
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