概率论在机器学习中的应用

概率论是机器学习的基础，它帮助我们理解和建模数据中的不确定性。以下是概率论在机器学习中的几个关键应用：

1. 概率分布

概率分布是描述随机变量取值概率的函数。常见的概率分布有正态分布、伯努利分布、二项分布等。

2. 贝叶斯定理

贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述了在已知某些条件概率的情况下，如何计算某个事件的概率。

3. 模型选择与评估

概率论可以帮助我们选择合适的机器学习模型，并评估模型的性能。

4. 生成模型与判别模型

生成模型和判别模型是两种常见的机器学习模型，它们在概率论的基础上进行建模。

概率分布图解

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