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討論串[機統] 基於某分布的期望值"定義"(1000p)
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paper: https://arxiv.org/abs/1406.2661. 看paper的意思，可以確定的是paper中的x是data. 我的猜測是paper中的x是random variable或random vector或random matrix. 看data的形式是長什麼樣子，例如：.
(還有2270個字)
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y大謝謝你的解說 可是這還是沒辦法跟paper的式子做連結.... paper在證明時直接寫:. E_{x~p(x)}[g(x)] = ∫ p(x)*g(x) dx. x. 我就是卡在這裡，詳細的話就是我猜測上式是以下這幾種情況，但是都很奇怪. (1). E_{w~p(w)}[g] = ∫ p(w)
(還有2445個字)
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如你所說, 若 X 是定義在機率空間(Ω,Σ,P)上之一實數. 值隨機變數, 那麼 X 之期望值的正式定義就是. E[X] := ∫_Ω X(w)dP(w). 若 X 有機率分布函數 F, 那麼, 由變數轉換定理,就可以. 把 X 的期望值寫成. E[X] = ∫_R x dF(x). 而當 F 對
(還有651個字)
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想請問一下. 一群資料{x_i}, 分布是p(x), g為定義在那群樣本空間上的實函數. 那 E_{x~p(x)}[g(x)]的正式定義為何？. 以下是歸納過程:. ------------------------. 令(Ω,Σ,P)為一樣本空間, X：Ω→R為隨機變數. 則 E[X] := ∫ X
(還有1113個字)
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