Python 实战人工智能数学基础：概率论

1.背景介绍

概述

统计学是应用于科学、工程和商业中的一门重要学科。在实际应用中，统计学方法经过了多年的发展，逐渐形成了一套完整、系统的分析、解释数据的方法论。而随着互联网、云计算等新兴技术的出现，数据量的快速增长带来了新的挑战。如何有效处理海量数据并提取有价值的信息？人工智能、机器学习、深度学习等领域已经取得了非常好的效果。但是，对海量数据的处理仍然存在一些困难。其中之一就是概率论。

概率论是指研究随机事件发生的可能性、各种随机事件独立或相关产生的规律及其应用。概率论为人类解决复杂问题提供了一种通用的框架。概率论为计算机科学的各个领域提供了很多有益的理论工具。本文将通过“概率论”这一话题，带大家了解概率论的基本概念、联系、算法原理以及具体操作步骤。希望能帮助读者顺利地掌握概率论相关的知识，快速理解并运用概率论进行数据处理。

应用场景

数据清洗

传统的数据清洗通常是指对于原始数据进行缺失值、异常值、重复值等数据质量建设，确保数据可靠、正确。而基于概率论的特征选择可以更好地识别出异常值、冗余值、不相关变量。借助概率分布的特性，可以更加有效地处理数据中的缺失值。

分类与回归问题

机器学习算法一般分为分类与回归两类，而概率论则主要用于分类问题。比如，朴素贝叶斯、K近邻、决策树等都是基于概率论的分类算法。分类算法通过训练样本，利用概率分布函数估算每一个样本属于各个类别的概率，从而完成对输入数据进行分类预测。而在一些较为复杂的分类任务中，概率论也可发挥巨大的作用。例如，在垃圾邮件分类、反病毒检测等方面都可以运用到概率论。