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。