概率与统计是机器学习的基础，它们在理解数据、建立模型以及评估模型性能中扮演着重要角色。以下是一些关于概率与统计在机器学习中的应用：

基本概念

  • 概率：描述事件发生的可能性。
  • 统计：从数据中提取信息，用于推断总体特征。

应用场景

  • 决策树：使用概率来评估不同分支的权重。
  • 神经网络：概率用于表示神经元之间的连接强度。
  • 聚类分析：使用统计方法来识别数据中的模式。

相关资源

想要深入了解概率与统计在机器学习中的应用，可以阅读以下资源：

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概率与统计

决策树

神经网络