机器学习中的统计学与概率论

例子1:学生考试,题:根据脚判断动物。考生看到题撕卷走,老师怒,问道,是哪班,考生提起裤子回,你猜?你猜?

例子2:在医院,医生会对以往的糖尿病人进行归纳总结,再有进来患者,会用归纳的经验进行诊断。

统计是对过去数据进行“总结归纳”

根据N条样本,

XXX特征 XXX特征 XXX特征-----是狗

XXX特征 XXX特征 XXX特征-----是狗

XXX特征 XXX特征 XXX特征-----是猫

XXX特征 XXX特征 XXX特征-----是猫

然后让机器去吃掉这些样本,去训练这模型。然后看到各种各样的脚就能准确地分辨出是猫还是狗的脚。

再一经典例子:


Statistics:Given the information in your hand,what is the pail?

统计学:根据手中信息,猜猜桶里有啥?(样本归纳总结出总体)


这就是机器学习中的有监督学习,告知机器种种的样本和结果,训练出模型,去预测样本是什么结果

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例子1:小马要去创业没钱,找大土豪投资,大土豪不傻,派了个小的去调查他有什么创业条件,后查到他老爸是马云,预测成功率为99%(预测未来)

例子2:给出了猫,狗的特征,预测猫和狗会不会撕逼。

概率 = 给定条件,预测未来

再一经典例子:


Probability:Given the information in the pail,what is in your hand?

概率论:根据桶中信息,猜猜手里有啥?(总体对样本进行预测)


这就是机器学习中的无监督学习,告知机器种种的样本,训练出概率模型,去预测下一次操作的结果

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总结:


动物(整体)--->脚印(局部) 概率论

脚印(局部)--->动物(整体)  统计学

概率论:已知整体 估 局部

统计学:已知局部 猜 整体

概率论是已知总体分布求样本分布 。

统计学是在总体中抽取样本得到样本分布来推测总体分布。

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