在深度学习和机器学习中，事件、概率、极大似然、似然、先验、后验是统计学和概率论的核心概念，它们广泛用于优化模型参数、评估模型性能和进行推断。理解这些概念对于掌握贝叶斯推断、最大似然估计以及深度学习中的目标函数设计（如交叉熵）至关重要。以下是这些概念的详细阐述，包括定义、公式以及例子。
1. 事件
1.1 定义
事件是概率论中的基本概念，表示一种可能发生的结果或结果的集合。它可以是单个结果（简单事件）或多个结果的集合（复合事件）。在机器学习中，事件通常用来描述数据中的某些特定情况或模型的输出。例如，在分类问题中，某个样本被分类为“类别A”就是一个事件。
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