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人工智能的发展离不开统计学的支撑。无论是机器学习、深度学习还是数据挖掘，都需要运用大量的统计概念和方法。掌握这些基础统计概念，是学习人工智能的必要前提。
概率是人工智能中处理不确定性的核心工具。概率分布描述了随机变量可能取值的规律，其中正态分布是最重要的连续概率分布。在机器学习中，我们经常需要对数据的分布进行建模，比如假设特征服从某种概率分布。
描述性统计是数据分析的基础。均值告诉我们数据的中心位置，方差衡量数据点相对于均值的平均偏离程度，标准差是方差的平方根。在机器学习中，我们经常需要对特征进行标准化处理，这就需要用到均值和标准差。
贝叶斯定理是概率论中的重要定理，它告诉我们如何根据新的证据来更新我们对事件概率的认知。在人工智能中，贝叶斯方法被广泛应用于分类、推荐系统和不确定性推理中，比如垃圾邮件过滤就是贝叶斯分类的经典应用。