机器学习中的概率统计利用示例
机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）畛域的重要分支，其外围是通过数据和算法让计算机主动地从数据中“学习”法则，并利用所学到的常识来实现工作，如分类、回归、聚类等。而概率统计作为数学根底，则在机器学习中表演了重要的角色，本文将举例介绍机器学习中的概率统计利用。
第一局部：根底篇
在介绍具体的机器学习中的概率统计利用之前，咱们先简略介绍下机器学习中的基本概念和相干数学知识。
1.1 基本概念
什么是机器学习？
机器学习是一种利用数据和算法让计算机主动地从数据中学习法则并利用所学到的常识来实现工作的办法或技术。
机器学习的分类
依据工作类型，机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习三类；依据模型模式，机器学习可分为线性模型、非线性模型和深度学习模型三类。
1.2 相干数学知识
概率论根底
概率是形容不确定性的一种数学方法，用于形容一个事件产生的可能性大小。概率论是钻研随机事件规律性的一门学科，包含概率空间、随机变量、概率分布等概念。
统计学根底
统计学是从数据中获取信息并进行推断的一门学科，包含描述统计和推理统计两个分支。其中，描述统计次要是对数据进行概括和总结；而推理统计则是依据样本数据失去总体或总体散布的一种办法。
第二局部：利用篇
在机器学习中，概率统计有着宽泛的利用，波及到数据预处理、模型抉择、模型评估等多个方面，上面咱们将介绍其中的几个具体利用。
2.1 数据预处理
在理论利用中，数据品质的好坏间接影响到机器学习模型的成果。因而，在进行机器学习之前，须要对原始数据进行预处理，以去除噪声、缺失值等不良影响，进步数据品质。
在数据预处理过程中，概率统计技术被宽泛应用。例如，应用正态分布来填补缺失值；应用众数或中位数来解决离散型变量的缺失值；应用箱线图来检测异样值等等。
2.2 模型抉择
在机器学习中，模型的抉择是十分重要的。不同的模型具备不同的特点，而且实用于不同的场景。因而，在理论利用中，须要依据具体任务和数据特点来抉择适合的模型。
概率统计技术提供了一些办法来进行模型抉择，如穿插验证和贝叶斯优化。其中，穿插验证 (Cross-validation) 能够用于评估模型的性能，并抉择最佳模型参数；而贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) 则能够用于在大样本空间中全局寻找最优