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机器学习中的联合分布是什么？
为什么重要：联合分布在统计分析中被广泛使用，但它也可以用作机器学习中的分类策略来生成生成模型。
来源:人工智能+简介
简介联合分布，也称为联合概率分布，计算两个事件同时发生和在同一时间点发生的可能性。联合概率是两个事件同时发生的概率。概率是数学的一个分支，它处理随机事件的发生。简单来说，它就是某个事件发生的可能性。这个概念在统计分析中被广泛使用，但它也可以在机器学习中用作分类策略来生成生成模型。
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另请阅读：机器学习中的 Argmax 是什么？ 另请阅读：机器学习中的 Argmax 是什么？ 机器学习中的 Argmax 是什么？什么是联合分布、矩和方差？
什么是联合分布、矩和方差？概率在数据科学领域非常重要。它被量化为 0 到 1 之间的数字（包括 0 和 1），其中 0 表示不可能发生，1 表示事件的确定结果。例如，从一副牌中抽出红牌的概率是 1/2 = 0.5。这意味着抽出红牌和抽出黑牌的概率相等；因为一副牌有 52 张牌，其中 26 张是红牌，26 张是黑牌，所以抽出红牌和黑牌的概率是 50-50。
在创建算法时，数据科学家通常需要根据统计数据得出推论。然后，这将用于帮助更好地预测或分析数据。统计推断是指用于查找概率分布中存在的属性的过程。这种分布称为联合分布或联合概率。
p(A 和 B) p(A 和 B)例如，从一副 52 张牌中，抽出一张红色和 6 的牌的联合概率为 P(6 ∩ 红色) = 2/52 = 1/26，因为一副牌有两个红色的 6——红心 6 和方块 6。