1.4　数理统计

在人工智能技术中，数理统计知识占据重要的地位。数理统计理论有助于对机器学习算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。

基础性的数理统计可以协助我们对机器学习算法及数据挖掘的结果进行统计、分析。只有经过科学、严谨的分析和处理，数据结果才能用于实际情况。这种数理统计可以通过观察和研究，对数据、结果、信息做进一步纵向和横向的对比，同时进行科学的审查和预估，得出客观的结果。

尽管数理统计将概率作为理论来源，但两者有本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，其根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是分布未知的随机变量，其研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断，数理统计可以看作逆向的概率论。

若检验是通过随机抽取的样本来对一个总体的判断结果进行认可或否定，则可以将其用于估计机器学习模型的泛化能力。