机器学习中的概率统计 pdf_概率统计PDF与机器学习的关联

# 标题：机器学习中的概率统计

在机器学习领域，概率统计扮演着极为关键的角色。

概率为理解数据中的不确定性提供了框架。例如，在分类任务中，贝叶斯分类器利用概率来计算某一实例属于不同类别的可能性。通过先验概率和似然函数的结合，能做出更合理的分类决策。

统计则有助于从数据中提取有价值的信息。像计算均值、方差等统计量，可以描述数据的集中趋势和离散程度。在模型评估时，统计指标如准确率、召回率也是基于概率统计原理。另外，概率分布如正态分布在数据建模和异常检测中广泛应用。它能帮助确定数据的合理范围，识别出偏离正常模式的数据点。总之，概率统计是机器学习不可或缺的基石。

概率机器人学

《概率机器人学：应对不确定性的智能之道》

概率机器人学在现代机器人技术领域占据着重要地位。它主要处理机器人在环境中面临的不确定性。

在实际场景中，传感器获取的信息往往是不精确的。例如，机器人的视觉传感器可能受到光线、遮挡物的影响。概率机器人学通过概率分布来表示机器人对自身状态和环境的认知。它利用贝叶斯法则不断更新这些概率。

在定位方面，机器人可能无法确切知道自己的位置，概率算法能根据地图信息和传感器数据，给出不同位置的概率。在导航时，综合环境不确定性，规划出最优路径。这一学科使得机器人能够在复杂多变的环境中更智能、稳健地运行，适应各种未知状况，从而提高机器人的自主性和任务执行能力。