强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为深度学习的重要分支，深度依赖概率统计理论进行建模与决策。以下是其核心应用场景：
1. 状态表示与统计特征提取
通过统计方法对环境状态进行抽象，例如：
- 使用概率分布描述状态转移的不确定性
- 用特征工程提取关键统计指标（如均值、方差）
2. 奖励函数设计
奖励机制需基于统计规律优化，例如：
- 期望奖励：最大化长期平均回报
- 方差控制：平衡探索与利用的稳定性
3. 不确定性建模
概率统计用于量化环境中的不确定性，例如：
- 贝叶斯网络：处理状态与动作的联合概率
- 置信区间：评估策略的可靠性
4. 策略优化中的统计方法
常用算法包括：
- Q学习（基于动态规划的统计估计）
- 策略梯度（利用概率分布直接优化策略）
- 蒙特卡洛方法（通过随机采样进行策略评估）
5. 环境探索与概率模型
- 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）：建模序列决策问题
- 高斯过程回归：用于不确定性环境的预测
如需进一步了解概率统计在深度学习中的其他应用场景，可访问 相关主题。