Cho tới thời điểm này chúng ta đã có 1 số khái niệm và phương pháp căn bản của xác suất thống kê. Vậy giờ chúng ta áp dụng nó thể nào cho các bài toán học máy?
Trong các phần trước ta đã tìm hiểu cơ bản về xác suất và thống kê xác suất cũng như một số mô hình thống kê thông dụng, dựa vào đó ta tiếp tục lấn sang 1 phần quan trọng là thống kê và ước lượng các tham số cho các bài toán thực tế.
Cho tới thời điểm này ta đã có các khái niệm quan trọng trong xác suất như sự kiện, biến ngẫu nhiên, phân phối xác suất và các đặc trưng của phân phối. Giờ là lúc ta đề cập tới một số phân phối xác suất phổ biến để có thể áp dụng vào thực tế khi quan sát các mô hình xác suất.
Trong thực tế ta thường xuyên phải làm việc với nhiều biến ngẫu nhiên cùng lúc chứ không đơn thuần là 1 biến như bài viết trước nên khảo sát việc kết hợp các biến như vậy là rất cần thiết.
Trong phần trước ta đã có khái niệm rất cơ bản về phép thử, sự kiện, các tính chất của biến cố và cách tính xác suất của chúng. Trong phần này, ta sẽ tập trung vào các biến cố nhận giá trị ngẫu nhiên và mô hình phân phối xác suất của chúng.
Lý thuyết xác suất là công cụ cơ bản và là tiền đề cho học máy. Việc nắm được lý thuyết về xác suất là rất cần thiết để có thể dấn thân vào lĩnh vực này. Trong phần này, tôi sẽ viết lại các định nghĩa, lý thuyết cơ bản của xác suất thống kê.
