概率论是人工智能领域中不可或缺的基础知识之一。本文将简要介绍概率基础的相关概念，帮助读者更好地理解其在AI中的应用。

基本概念

  • 概率：表示某个事件发生的可能性大小，取值范围在0到1之间。
  • 样本空间：所有可能发生的事件的集合。
  • 事件：样本空间中的一部分。

常用公式

  • 加法公式：P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)
  • 乘法公式：P(A∩B) = P(A) × P(B|A)

概率分布

  • 离散型概率分布：每个可能的结果都有确定的概率。
  • 连续型概率分布：结果在某个区间内连续出现，每个具体值出现的概率为0。

应用实例

概率论在AI中的应用非常广泛，以下是一些实例：

  • 决策树：利用概率论对特征进行权重分配，从而构建决策树模型。
  • 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理，对未知数据进行分类。

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