深度学习的基石离不开概率与统计！它们帮助模型理解数据分布、量化不确定性，并指导算法优化。以下是关键知识点：
为什么重要？
- 数据建模：通过概率分布（如高斯分布、伯努利分布）描述输入数据的特征 📊
- 损失函数：交叉熵、负对数似然等依赖统计学原理 📈
- 贝叶斯方法：用先验概率与后验概率进行模型推理 🔍
核心概念
| 概念 | 应用场景 |
|---|---|
| 概率分布 | 神经网络权重初始化、Dropout正则化 |
| 最大似然估计 | 训练模型参数，如语言模型的词频统计 |
| 期望与方差 | 评估模型预测的稳定性 📐 |
实战案例
- 图像识别：通过统计特征提取目标物体 📷
- 自然语言处理：利用概率模型（如n-gram）预测文本生成 📖
- 强化学习：统计奖励分布优化策略选择 🕹️
学习资源
想深入理解？推荐阅读：
- 概率与统计基础（点击扩展学习）
- 《深度学习》第2章：概率与统计方法 📚
- 互动实验：统计学在神经网络中的作用
用概率思维看世界，用统计工具建模未来！💡