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概率統計在機器學習中的作用是什么？
2019-05-05
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機器學習中涉及到很多的數學工具，相信這是眾所周知的事情，這些數學工具的使用能夠解決很多機器學習的問題?？梢?，如果能夠熟練地運用數學工具，我們就能夠更加高效地進行機器學習的工作。在機器學習中經常有概率統計的身影，金壇就來好好給大家介紹一下關于概率統計在機器學中的發揮著什么樣的作用事不宜遲，下面跟隨小編的腳步好好學起來吧。

1.概率統計能夠利用數據學習模型

概率統計可以看成是模型還有數據的組合。那么模型和數據組合在一塊，實際上是雙向的處理。我們要利用這個數據去訓練這個模型，這個階段，我們是用數據去學習這個模型。在模型里面，我們就可以去選擇。有那么多的模型，比如說有 K- 近鄰的模型，有回歸模型，有決策樹，還有支持向量機，這樣不同的模型。我訓練的任務就是用數據來學習這些模型，來確定這個模型的參數，最終得到一個確定的模型。這就可以看成是在給定數據的情況下，來求解這個參數，它的條件概率。給定的數據，如果有一部分參數的條件概率是最大的，那么就選擇這部分參數，作為這個模型的參數。實際上，訓練過程解決的就是這樣一個問題。當然具體來說，包括生成模型，包括判別模型，那么生成模型我們求解的是輸入輸出的一個聯合概率分布，或者判別模型是一個條件概率分布。在很多情況下，我們關注的目標都是分布。

2.概率統計能夠利用模型推斷數據

在學習階段，我們利用數據來訓練模型，在預測階段，我們利用模型反過來去推斷這個數據。所以，在概率統計這一塊，我們關注的是模型的使用，還有概率的求解。當然兩者不是完全區別開的，是相互融合的。在建立模型的時候，會用到一些先驗概率分布。在求解目標函數的時候，我們也會涉及求解數學期望這樣一些操作。

通過為大家介紹機器學習中涉及到的數學工具中的概率統計知識，相信大家已經發現概率統計其實是一個十分好用的工具，我們在學習機器學習的時候一定不能夠忽視概率統計知識的學習，希望這篇文章能夠更好地幫助大家了解機器學習。


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機器學習 支持向量機 決策樹 先驗概率

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