前言

這個(gè)筆記是北大那位老師課程的學(xué)習(xí)筆記，講的概念淺顯易懂，非常有利于我們掌握基本的概念，從而掌握相關(guān)的技術(shù)。

正文

這節(jié)課主要講的是常用統(tǒng)計(jì)分布里的條件期望。
$$\overline{x}=\frac{1}{n}?i=1n{a}_i$$
樣本矩陣
$$p(u_k?{\sigma }_1)$$ 總體均值
由樣本到總體
$$a_1....a_{n}D$$

Mahalanobis distance

metric $${\sigma }_{p?p}$$
歐式距離計(jì)算，加權(quán)距離，矩陣求解。

psd矩陣

半正定矩陣，特征值$$lmada\ge 0$$

conditional expectation

E（x）
E（x|y）
E（x|Y=y）

Moment Generating Function

Def Doc MGF if X is fai(x) =$$E(e^{tx})$$
$${?}_x(t)=e^{tx}$$

概率特征函數(shù)。

完全單調(diào)，充分上揚(yáng)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习导论（张志华）：条件期望的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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