概率论是数学的一个分支，它在机器学习领域有着广泛的应用。以下是概率论在机器学习中的几个关键概念和应用：
基本概念
- 随机变量：随机变量是概率论中的一个核心概念，它代表了随机实验的结果。
- 概率分布：概率分布描述了随机变量的概率规律。
- 条件概率：条件概率是指在给定一个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。
应用
- 决策树：决策树是一种常见的机器学习算法，它使用概率论来估计不同分支的权重。
- 贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种图形化的概率模型，用于表示变量之间的依赖关系。
- 高斯过程：高斯过程是一种基于概率的函数模型，它能够用于预测未知数据。
机器学习与概率论的关系
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