Как используются частотные распределения в машинном обучении?

Частотные распределения в машинном обучении используются для оценки неизвестных параметров или проверки гипотез о них на основе наблюдаемых данных. www.geeksforgeeks.org

Некоторые области применения частотных распределений:

• Определение наиболее часто встречающихся элементов. labex.io Это позволяет получить представление о паттернах, тенденциях и статистических характеристиках данных. labex.io
• Обнаружение выбросов. labex.io Понимание частоты помогает специалистам по анализу данных принимать обоснованные решения. labex.io
• Разработка прогностических моделей. labex.io Частота может использоваться в качестве входной характеристики, а также для идентификации редких событий и понимания распределения данных. labex.io

На принципах частотности основаны такие алгоритмы машинного обучения, как линейная регрессия, логистическая регрессия, машины опорных векторов (SVM) и многие классические статистические методы. www.geeksforgeeks.org