文档摘要

第 5 章 概率 概率是机器学习在不确定性下做决策的语言。本章将从计数与公理出发，一路讲到分布、贝叶斯推断与信息论，让你理解模型如何在噪声与缺失中做出预测、如何量化"我有多确信"。掌握概率，你才真正具备阅读现代 ML 论文和调试损失函数的底子。 本章简介 概率论是机器学习的数学母语。现实世界的数据充满噪声、不完整和歧义，而概率论给了我们一套精确的工具来对这种不确定性建模——从描述单个事件发生的可能性，到刻画整个分布的形状。 在本章中你会看到三条主线。其一是概率的基本概念与分布：样本空间、条件概率、贝叶斯定理，以及伯努利、二项、泊松、高斯、指数、Beta、Dirichlet 等关键分布，它们既是噪声模型，也是先验和似然。

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