概率论是机器学习领域中一个基础而重要的分支。它为我们提供了处理不确定性问题的数学框架。以下是一些概率论的基本概念：

基本概念

  • 随机事件：在随机试验中，可能出现也可能不出现的事件。
  • 样本空间：随机试验所有可能结果的集合。
  • 概率：度量随机事件发生的可能性。

概率计算

  • 古典概率：适用于有限且等可能的结果。
  • 条件概率：在某个条件发生的情况下，另一个事件发生的概率。
  • 独立性：两个事件的发生互不影响。

应用

概率论在机器学习中有着广泛的应用，例如：

  • 决策树：通过计算概率来选择最佳分支。
  • 贝叶斯网络：使用概率来表示变量之间的关系。

概率论图解

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