概率和统计基础知识你知道多少？这才是人工智能最重要的东西

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概率和统计基础知识你知道多少？概率论和统计学可以说是机器学习领域的基石之一。从某种意义上说，机器学习可以看作是一种基于概率思维的不确定世界的系统思维和认知方式。学会从概率的角度看待问题，并用概率语言描述问题，是深入理解和熟练应用机器学习技术的重要基础之一。

概率和统计基础知识你知道多少？概率论的内容很多，但都是以特定的分布作为特定的载体来体现的，因此了解常用的概率分布及其各种性质是非常重要的。对于离散数据，伯努利分布、二项分布、多项式分布、贝塔分布、狄里克莱分布和泊松分布都需要理解;对于离线数据，高斯分布和指数分布族是相对重要的分布。这些分布贯穿于机器学习的各种模型，也存在于互联网和现实世界的各种数据中。只有了解了数据的分布，我们才能知道如何处理它们。

此外，假设检验的理论也需要掌握。在这个所谓的大数据时代，最具欺骗性的可能是数据。只有掌握了假设检验、置信区间等相关理论，才能有辨别真伪的能力。比如，这两组数据是否真的不同，战略出台后指标是否真的有所提高等等。这种问题在实际工作中很常见。如果你不掌握相关的能力，在大数据时代你将是盲目的。

在统计学中，我们需要掌握一些常用的参数估计方法，如极大似然估计、极大后验估计、EM算法等。与最优化理论一样，这些理论可以应用于所有的模型，是基础的基础。

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