在机器学习中，什么是概率模型？

在机器学习中，概率模型是一种描述数据背后概率分布的数学模型。概率模型通常会使用已知的数据来学习模型参数，并根据这些参数预测未知数据的概率分布。

概率模型通常可以分为两类：生成式模型和判别式模型。生成式模型试图对数据的整个概率分布进行建模，然后基于这个模型进行分类或者回归。判别式模型则只建模数据的条件概率，即给定输入数据，输出数据的概率分布。判别式模型通常更加高效，但是生成式模型可以提供更加丰富的信息，例如可以生成新的数据样本。

常见的概率模型包括朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、隐马尔科夫模型等。概率模型在机器学习中具有广泛的应用，例如文本分类、图像识别、语音识别等领域。