机器学习中的数学-偏度和峰度

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本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记

一. 矩
1.1 对于随机变量X,X的K阶原点矩为

1.2 X的K阶中心矩为

期望实际上是随机变量X的1阶原点矩,方差实际上是随机变量X的2阶中心矩
变异系数(Coefficient of Variation):标准差与均值(期望)的比值称为变异系数,记为C.V
偏度Skewness(三阶)
峰度Kurtosis(四阶)

二. 偏度与峰度

三. 切比雪夫不等式

切比雪夫不等式说明：X的方差越小，事件{|X-μ|<ε}发生的概率越大。即：X取的值基本上集中在期望μ附近。

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