數學在整個人工智能體系中處處存在，關于中心極限定理在人工智能領域的應用，以下是一些例子：
1. 資料預處理：在資料挖掘和機器學習領域，中心極限定理可以用來評估資料樣本的正态分布程度，以及通過中心極限定理中的高斯分布近似來實作資料的标準化。
2. 模型評估：通過中心極限定理，可以評估模型的預測效果是否正常。例如，在分類問題中使用F1分數或AUC分數來度量模型的預測品質。
3. 均值聚類：中心極限定理可以應用于均值聚類問題，其中可以通過計算樣本的均值和方差分析樣本分布情況，進而實作資料聚類。
4. 誤差分析：在機器學習算法中，中心極限定理可以用于分析誤差來源。例如，在監督學習問題中，可以通過中心極限定理來分析誤差是來自于特定的功能，還是來自于資料本身。
總的來說，中心極限定理在人工智能領域被廣泛應用，能夠幫助解決許多資料處理和模型評估問題。
