机器学习中的概率统计应用实践
机器学习中的概率统计应用实践
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机器学习中的概率统计应用实践
机器学习为什么要使用概率
主要总结为两个原因：
- 我们借助概率论来解释分析，机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法。很多人说机器学习是老中医、星座学，最主要的原因是，机器学习中的很多不可解释性，我们应用概率知识可以解释一部分，并不断地探索概率在机器学习算法中的应用，可以说概率论的发展推动机器学习算法的发展。
- 机器学习通常必须处理不确定量，有时也可能需要处理随机（非确定性的）量。不确定性和随机性可能来自多个方面。
实际应用示例：
- 分类问题：在监督学习中，我们经常使用朴素贝叶斯分类器来处理文本分类、垃圾邮件过滤等问题。该方法基于贝叶斯定理和特征的条件独立性假设，通过统计特征的出现概率来进行分类。
- 回归分析：在线性回归分析中，我们可以利用概率统计方法来估计模型参数的不确定性，例如通过计算置信区间或预测区间来评估预测结果的可靠性。
- 异常检测：概率统计方法也常用于异常检测问题，例如通过建立正态分布模型来识别异常值，或者利用隐马尔可夫模型等方法来发现时间序列数据中的异常模式。
- 推荐系统：协同过滤等推荐系统算法通常会基于用户行为数据建立概率模型，利用统计方法来估计用户对物品的喜好程度，并据此进行推荐。
- 自然语言处理：在自然语言处理任务中，概率统计方法被广泛应用于语言模型建模、词义消歧、命名实体识别等任务中，例如利用 n 元语法模型来估计句子的合理性。