概率和統計的概念

概率統計是各類學科中唯一一門專門研究隨機現象的規律性的學科，隨機現象的廣泛性決定了這一學科的重要性。概率論是數學的分支，它研究的是如何定量描述隨機現象及其規律。

我們之前經常在天氣軟件上看到：“今天下雨的概率是95%”，這個95%就是概率，概率就是描述可能性的一個數值。

概率在機器學習中的地位

概率論在機器學習中至關重要，因為我們可以將機器學習的輸入數據看作是隨機變量，當機器學習中的輸出數據也看作是隨機變量，這樣機器學習模型本質上就是一個概率模型，這樣就可以通過概率的方式來對不確定性進行建模了。

比如概率圖模型中

，變量和變量之間是有依賴關系，那么此時需要概率論的技術。

又比如在很多隨機算法中，比如蒙特卡絡算法中，也需要概率的技術。

機器學習算法的設計通常依賴于對數據的概率假設，如果不了解概率的數學知識，很有可能在理解算法上出現問題，所以概率的重要性不言而喻。

在監督學習中，我們是從一部分帶標簽的樣本學習得到的結果預測總體的標簽，然后用這個去預測新樣本的標簽情況。也就是說我們通過一部分來估計總體，我們是從中抽一部分樣本來進行學習，這個是符合概率的思想的。

總結

在前面的課程中，我們主要學習了線性代數以及矩陣論，從本節課程之后，線性代數將告一段落，將開啟概率論和數理統計的學習。