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f fa

XE(XV

量的n階?就是一個凸集合λx1+(1?λ)x2∈?,?x1,x2∈?,λ∈(0,1)f是凸集，而且對于任何兩點(diǎn)以及兩f(λx1+(1?λ)x2)≤λf(x1)+(1?λ)f(x2)?x1,x2∈?,λ∈(0,1)?就是一個凸集合λx1+(1?λ)x2∈?,?x1,x2∈?,λ∈(0,1)f是凸集，而且對于任何兩點(diǎn)以及兩f(λx1+(1?λ)x2)≤λf(x1)+(1?λ)f(x2)?x1,x2∈?,λ∈(0,1)n∑xi負(fù)wi≤0ni=1,wiwi=i=1i=1S wixi=1nwi的點(diǎn)的整體重心.離??(離散或連續(xù)仍包含于如果如果 :?→R是一個凸函數(shù)，則對于任何{xi∈?}i=1i=1wixi wif(xi)≥f wixii=1 i=1如果 是一個隨量，那么I(X)=?ln(P(X=x))為自信息的期望E(I(X))就是 如果Y是另一個隨量，那么 與Y的相對熵定義自信息的期望E(I(Y))?E(I(X))就是X 熵H(X)。相對熵描述了兩個分布的不同之處,而且相對熵非負(fù)可以作為概率分布√N(yùn)(θ??θ0)→N(0,G?1)其中G=I(θ0)=E(l(X|θ0)2)被稱為 XN(μσ),X的說θ在置信度α0.y=xTθ+?N(0σ)X,Yθ(最小二乘

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