切比雪夫不等式

切比雪夫不等式

切比雪夫不等式证明了随机样本偏离 数学期望某个范围 ϵ \epsilon ϵ的概率≤某个数值。

切比雪夫不等式证明及应用,主要证明过程如下。感觉作者证明第一步到第二步有点偷懒了。

其中第一步的函数区间 ∣ X − μ ∣ ≥ ϵ \left| X-\mu \right|\ge\epsilon ∣X−μ∣≥ϵ应当拆成两个积分区间 X ≤ μ − ϵ X\le\mu-\epsilon X≤μ−ϵ和 X ≥ μ + ϵ X\ge\mu+\epsilon X≥μ+ϵ再分开讨论证明。

切比雪夫不等式的证明这个的证明是对的,但叙事顺序有点乱。

相关推荐
To_OC6 小时前
搞懂 Token 和 Embedding 后,我终于明白大模型是怎么 "读" 文字的
人工智能·llm·agent
冬奇Lab8 小时前
每日一个开源项目(第139篇):Voicebox - 本地运行的开源 ElevenLabs 替代品
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab8 小时前
Skill 系列(03):Skill 设计范式——5 个模式让输出从混沌到可预测
人工智能·开源·agent
IT_陈寒10 小时前
Python搞不定字符串编码?这破玩意坑我两小时!
前端·人工智能·后端
大模型真好玩12 小时前
什么是Loop Engineering?最通俗易懂的Loop Engineering核心概念
人工智能·agent·deepseek
叁两12 小时前
前端转型AI Agent该如何学习?(前置篇)
前端·人工智能·node.js
LaiYoung_12 小时前
🎁 送你一套超好用超实用的 FE AI-Coding Skills
前端·人工智能·开源
ZzT15 小时前
怎么做才不会被 AI 替代?
人工智能·程序员
道友可好15 小时前
从今天开始:你的第一个 Harness Engineering 实践
前端·人工智能·后端