MachineLearningMastery.com
·
机器学习中的不确定性：概率与噪声
💡
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
机器学习中的不确定性源于模型对现实世界的知识缺乏，主要分为不可减少的随机不确定性和可减少的知识不确定性。管理不确定性的方法包括概率模型、集成方法和数据清理。理解不确定性有助于构建更可靠的模型。
🎯
关键要点
- 机器学习中的不确定性源于模型对现实世界知识的缺乏。
- 不确定性分为不可减少的随机不确定性和可减少的知识不确定性。
- 概率提供了表达事件发生可能性的数学框架。
- 噪声代表数据中的无关或随机变化，可能会掩盖真实信号。
- 管理不确定性的方法包括概率模型、集成方法和数据清理。
- 理解不确定性有助于构建更可靠的模型。
