随机过程在数据科学和深度学习中有哪些应用？

文章来源：算法与数学之美“The only simple truth is that there is nothing simple in this complex universe. Everything relates. Everything connects”— Johnny Rich, The Human Script介绍机器学习的主要应用之一是对随机过程建模。机器学习中一些随机过程的例子如下: 泊松过程:用于处理等待时间以及队列。  随机漫步和布朗运动过程:用于交易算法。  马尔可夫决策过程:常用于计算生物学和强化学习。高斯过程:用于回归和优化问题(如,超参数调优和自动机器学习)。自回归和移动平均过程:用于时间序列分析(如,ARIMA模型)。在本文中，我将简要地向你介绍这些随机过程。    历史背景随机过程是我们日常生活的一部分。随机过程之所以如此特殊，是因为随机过程依赖于模型的初始条件。在上个世纪， ………………………………