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機器學習中的概率估計指什么？
2020-05-19
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機器學習算法會涉及到大量的數(shù)學基礎內(nèi)容，數(shù)學好的童靴們，你們的優(yōu)勢來了。在機器學習中涉及到了三個數(shù)學工具，分別是線性代數(shù)、概率統(tǒng)計（概率估計）、最優(yōu)化理論。

今天，我們來講概率統(tǒng)計，在機器學習中會涉及到很多相關(guān)的知識點，我們一起來看看！

（一）概率核心理論
概率的核心理論，搞清楚條件概率的問題，并且理清聯(lián)合概率、邊緣概率、條件概率這幾個核心概念。同時，在此基礎上熟悉和掌握貝葉斯公式和相關(guān)理論。

（二）核心的幾種隨機變量的分布以及變量之間的關(guān)系
這是基礎的知識點，我們需要掌握離散型隨機變量的幾種主要的分布，而連續(xù)型隨機變量主要就是掌握正態(tài)分布即可。并且熟練運用程序的工具獲取分布的期望、方差等數(shù)字特征，了解概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。對多組不同的變量，熟悉協(xié)方差以及相關(guān)性的意義和計算方法。

（三）參數(shù)估計理論
這一部分的內(nèi)容會在后續(xù)的算法中廣泛的體現(xiàn)和運用，因此理論與方法顯得格外重要。需要重點掌握最小偏差無偏估計、最大似然估計和貝葉斯估計的相關(guān)內(nèi)容。并且學習EM算法。


（四）建立隨機理論的相關(guān)概念
這里首先需要掌握蒙特卡羅方法的基本思想。同時鞏固貝葉斯的思想方法，接觸一下馬爾科夫蒙特卡洛（MCMC）算法。


（五）隨機過程初步理論和應用
隨機過程是門很深的課程，從應用的角度來講，對于理論層面不必研究太深，以基礎知識和基本應用為主。

首先馬爾科夫鏈是必須學習的，了解狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、多步轉(zhuǎn)移、幾種不同的狀態(tài)分類、平穩(wěn)分布等最基本的內(nèi)容。然后在此概念基礎上，學習隱馬爾科夫鏈的相關(guān)內(nèi)容，聚焦其基本概念，以及概率估計、計算和參數(shù)學習的一些方法。

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