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
IvanCodes7 小时前
RAG 实战教程(一):RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成
人工智能·后端·agent
今天AI了吗8 小时前
合规场景下的 AI 推理可解释性:Attention 可视化与推理路径追踪的工程实践
人工智能
周末程序猿8 小时前
浅析大模型推理十二篇之KV Cache
人工智能
鱼樱前端9 小时前
用 AI 做内容变收入
前端·人工智能·ai编程
Dawson Zhu9 小时前
基于Palantir Foundry构建半导体制造AI友好型数据中台:从良率分析场景谈起
人工智能·语言模型·架构·制造·agi
fthux10 小时前
装闭 RenoPit 源码解析(04):装修图纸和合同文件上传处理流程
人工智能·ai·开源·github·open source·renopit
weixin_4462608511 小时前
从被动镜像到主动智能体:面向网络物理人工智能的整体论数字孪生(HDT-Net)
网络·人工智能
秋枫要学习11 小时前
你的鼠标,正在被 AI 抢走
人工智能·计算机外设
满怀冰雪12 小时前
19-图像数据处理:PaddleVision Transform 实战
人工智能·深度学习·计算机视觉·paddle