动手深度学习笔记（六）2.6 概率

• 2. 预备知识
• • 2.6. 概率
  • • 2.6.1. 基本概率论

2. 预备知识

2.6. 概率

简单地说，机器学习就是做出预测。

根据病人的临床病史，我们可能想预测他们在下一年心脏病发作的概率。 在飞机喷气发动机的异常检测中，我们想要评估一组发动机读数为正常运行情况的概率有多大。 在强化学习中，我们希望智能体（agent）能在一个环境中智能地行动。 这意味着我们需要考虑在每种可行的行为下获得高奖励的概率。 当我们建立推荐系统时，我们也需要考虑概率。 例如，假设我们为一家大型在线书店工作，我们可能希望估计某些用户购买特定图书的概率。 为此，我们需要使用概率学。 有完整的课程、专业、论文、职业、甚至院系，都致力于概率学的工作。 所以很自然地，我们在这部分的目标不是教授你整个科目。 相反，我们希望教给你在基础的概率知识，使你能够开始构建你的第一个深度学习模型， 以便你可以开始自己探索它。

现在让我们更认真地考虑第一个例子：根据照片区分猫和狗。 这听起来可能很简单，但对于机器却可能是一个艰巨的挑战。 首先，问题的难度可能取决于图像的分辨率。

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