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f fa

XE(XV

量的n阶Ω就是一个凸集合λx1+(1−λ)x2∈Ω,∀x1,x2∈Ω,λ∈(0,1)f是凸集，而且对于任何两点以及两f(λx1+(1−λ)x2)≤λf(x1)+(1−λ)f(x2)∀x1,x2∈Ω,λ∈(0,1)Ω就是一个凸集合λx1+(1−λ)x2∈Ω,∀x1,x2∈Ω,λ∈(0,1)f是凸集，而且对于任何两点以及两f(λx1+(1−λ)x2)≤λf(x1)+(1−λ)f(x2)∀x1,x2∈Ω,λ∈(0,1)n∑xi负wi≤0ni=1,wiwi=i=1i=1S wixi=1nwi的点的整体重心.离ΩΩ(离散或连续仍包含于如果如果 :Ω→R是一个凸函数，则对于任何{xi∈Ω}i=1i=1wixi wif(xi)≥f wixii=1 i=1如果 是一个随量，那么I(X)=−ln(P(X=x))为自信息的期望E(I(X))就是 如果Y是另一个随量，那么 与Y的相对熵定义自信息的期望E(I(Y))−E(I(X))就是X 熵H(X)。相对熵描述了两个分布的不同之处,而且相对熵非负可以作为概率分布√N(θˆ−θ0)→N(0,G−1)其中G=I(θ0)=E(l(X|θ0)2)被称为 XN(µσ),X的说θ在置信度α0.y=xTθ+ϵN(0σ)X,Yθ(最小二乘

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