Частотные распределения в машинном обучении используются для оценки неизвестных параметров или проверки гипотез о них на основе наблюдаемых данных. 1

Некоторые области применения частотных распределений:

• Определение наиболее часто встречающихся элементов. 3 Это позволяет получить представление о паттернах, тенденциях и статистических характеристиках данных. 3
• Обнаружение выбросов. 3 Понимание частоты помогает специалистам по анализу данных принимать обоснованные решения. 3
• Разработка прогностических моделей. 3 Частота может использоваться в качестве входной характеристики, а также для идентификации редких событий и понимания распределения данных. 3

На принципах частотности основаны такие алгоритмы машинного обучения, как линейная регрессия, логистическая регрессия, машины опорных векторов (SVM) и многие классические статистические методы. 1