sinanmu · 2020年04月26日

概率统计与机器学习神经网络的联系?

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作者:@Ai酱

统计就是根据样本估计总体的概率分布。概率是已知总体概率分布,求某个样本的概率。

举个高中常见的例子:

什么是统计?:不知道袋子里面多少球,现在从袋子取5次球。发现4次是红,1次是白。然后我们估计这个袋子红白比例可能是4:1。这就是统计,根据抽样来估计整体的样本分布规律。

什么是概率?:已知袋子有10个球,红球8个,白球2两个。现在问取出一个白球的概率是多少?这就是概率计算。已知总体分布,求某条样本的概率。

那么概率统计与机器学习的联系是什么?

答:数据挖掘和机器学习的模型训练过程是统计,而将一个数据输入训练好的模型得到数据的过程就是概率计算。

训练过程是从很多数据抽取样本,这不就是根据样本学习总体的概率分布么?

使用训练好的模型,进行分类预测,比如是分类模型一般输出一个数字,这个数字其实就是概率。使用训练好的模型就是,我们认为模型就是总体的概率分布,然后根据这个概率分布计算某种样本的概率。

总结:

概率统计与机器学习神经网络的联系?

训练是统计,预测和分类是概率计算。

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