概率统计在机器学习中的作用
在进行机器学习的时候，我们会接触到很多的数学知识，而这些数学知识有很多，比如说线性代数和概率统计。如果线性代数可以看成是数量还有结构的组合的话，那么概率统计就可以看成是模型还有数据的组合。那么大家是否知道概率统计在机器学习中的作用是什么呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。
其实在机器学习中，模型和数据组合在一块是双向的处理。我们机器学习有学习的阶段，我们要利用这个数据去训练这个模型，这个阶段，我们是用数据去学习这个模型。在模型里面，我们就可以去选择。有那么多的模型，像我们刚才说到的，有K-近邻的模型，有回归模型，有决策树，还有支持向量机，这样不同的模型。我们训练的任务就是用数据来学习这些模型，来确定这个模型的参数，最终得到一个确定的模型。这就可以看成什么呢？看成是在给定数据的情况下，我们来求解这个参数，它的条件概率。给定的数据，如果有一部分参数的条件概率是最大的，那么就选择这部分参数，作为我们这个模型的参数。实际上，训练过程解决的就是这样一个问题。而模型中，有生成模型和判别模型，那么生成模型我们求解的是输入输出的一个联合概率分布，那么判别模型是一个条件概率分布。而不管怎么样，很多情况下，我们关注的目标都是分布，那么利用数据进行训练的过程也就是学习这个分布的过程。
概率统计的一个作用就是利用模型推断数据。当给定这个模型，我们给到一个输入，我输入可能是一个特征，一些特征的组合，形成一个向量。我们把这个输入的向量代入到模型当中，就可以求出一个结果，当然也可能是多个结果。我们取这个概率最大的结果作为一个输出，这个过程就是反过来利用模型去推断数据的一个过程。所以我们说，概率统计等于模型和数据的一个组合，这个组合是双向的。在学习阶段，我们利用数据来训练模型，在预测阶段，我们利用模型反过来去推断这个数据。
从中我们不难发现，在概率统计这一方面，我们关注的是模型的使用，还有概率的求解。而这两者是相互融合的。在建立模型的时候，我们会利用到一些先验概率分布。在求解目标函数的时候，我们也会用到求解数学期望这样一些操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习中概率统计的作用，相信大家已经知道了数学在机器学习中有很多的作用了吧？大家在进行机器学习的时候还是要做到数学知识的储备，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
