概率分布是机器学习中一个核心概念，它描述了随机变量取值的可能性。在机器学习模型中，理解概率分布对于预测和决策至关重要。
概率分布类型
离散概率分布：适用于取有限或可数无限个值的随机变量。例如，掷骰子的结果。
- 常见类型：伯努利分布、二项分布、泊松分布等。
连续概率分布：适用于取连续值的随机变量。例如，测量温度的结果。
- 常见类型：正态分布、均匀分布、指数分布等。
概率分布的应用
- 在监督学习中，模型通常会学习输入数据和输出标签之间的概率分布。
- 在无监督学习中，概率分布可以帮助我们理解数据的内在结构。
概率分布图解
了解更多关于概率分布的细节，可以访问机器学习基础。
在机器学习中，概率分布是一个强大的工具，它不仅帮助我们理解数据，还能在预测和决策中发挥作用。