机器学习与大数定律之间的关系

机器学习和大数定律有很紧密的关系。大数定律是概率论中的一个基本原理，它指出，当样本数量趋近于无穷时，样本的平均值会趋近于总体的期望值。在机器学习中，我们通常需要处理大量的数据，利用大数定律可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，从而提高机器学习算法的准确性和效率。例如，在深度学习中，使用随机梯度下降算法优化模型参数时，就是利用了大数定律中的样本平均值收敛于总体期望值的原理。