數學框架
機率模型是一種數學框架，用於描述隨機變數之間的機率關係，在機器學習和統計學中套用廣泛。
機率模型通常表示為條件機率分布或聯合機率分布的形式，可以用於分類、回歸、聚類等各種機器學習任務。機率模型的核心在於，它們可以根據給定的輸入（可觀測變數）來預測輸出（未知變數）的機率分布，而不是單一的輸出值，這種特性使得機率模型能夠很好地處理不確定性問題。
機率模型可以分為參數模型、無參數模型和半參數模型，參數模型指定了機率分布的具體形式，而無參數模型則不假定任何特定的分布形式，半參數模型則是兩者的結合。
此外，機率模型常常與圖論結合，形成機率圖模型，用於更直觀地展示隨機變數之間的條件獨立性和依賴關係，如貝葉斯網路和馬爾科夫隨機場等。