在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计（mathematical statistics）根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。用买彩票打个比方，概率论解决的是根据已知的摇奖规律判断一注号码中奖的可能性，数理统计解决的则是根据之前多次中奖/不中奖的号码记录以一定的精确性推测摇奖的规律，虽然这种尝试往往无功而返。在数理统计中，可用的资源是有限的数据集合，这个有限数据集被称为样本（sample）。相应地，观察对象所有的可能取值被称为总体（population）。数理统计的任务就是根据样本推断总体的数字特征。样本通常由对总体进行多次独立的重复观测而得到，这保证了不同的样本值之间相互独立，并且都与总体具有相同的分布。在统计推断中，应用的往往不是样本本身，而是被称为统计量的样本的函数。统计量本身是一个随机变量，是用来进行统计推断的工具。样本均值和样本方差是两个最重要的统计量：样本均值：${\bar X} = \dfrac{1}{n} \sum\limits_{i= 1}^{n} X_i$样本方差：$S ^ 2 = \dfrac{1}{n - 1} \sum\limits_{i= 1}^{n} (X_i- {\bar X}) ^ 2$统计推断的基本问题可以分为两大类：参数估计（estimation theory）和假设检验（hypothesis test）。参数估计参数估计是通过随机抽取的样本来估计总体分布的方法，又可以进一步划分为点估计（point estimation）和区间估计（i