概率统计在人工智能（AI）中扮演着至关重要的角色，它为AI系统提供了强大的工具来处理不确定性、推断、预测和决策问题。以下是概率统计在AI中的作用以及相应的示例：
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机器学习模型训练与推断：
- 在监督学习中，概率统计方法如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型（GMM）等被广泛用于分类和回归问题。
- 例如，在垃圾邮件过滤器中，朴素贝叶斯算法使用概率统计模型来估计一封邮件是否是垃圾邮件。
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不确定性建模：
- AI系统经常需要处理不确定性，特别是在感知、决策和规划领域。
- 贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系，并且能够有效地处理不确定性。
- 在自动驾驶中，贝叶斯网络可以用于建模汽车周围环境的不确定性，帮助系统做出更可靠的决策。
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统计推断：
- 统计推断是从数据中推断出未知参数或隐含结构的过程，通常使用概率模型和统计方法。
- 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法是一种常用的统计推断技术，用于从复杂的概率分布中抽样。
- 在自然语言处理中，MCMC可以用于从语言模型中抽样生成文本，如生成对话、摘要或诗歌。
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决策理论：
- 决策理论结合概率统计方法来优化决策过程，考虑到不确定性和风险。
- 马尔可夫决策过程（MDP）是一种决策理论模型，用于建模序贯决策问题，例如强化
