【機器學習理論】概率論與數理統計--獨立和不相關
獨立和互斥的區別在此省略，比較好理解。 首先我們看協方差的定義: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 協方差的性質有: Cov(X, Y) = Cov(Y, X) Cov ...
原文：不相關和相互獨立
與相關性的關系 假設隨機變量X Y的相關系數存在。如果X和Y相互獨立，那么X Y不相關。反之，若X和Y不相關，X和Y卻不一定相互獨立。不相關只是就線性關系來說的，而相互獨立是就一般關系而言的。 不相關協方差就可以搞定，相互獨立得驗證P AB P A P B 在任何情況下都成立 二維情況下 。 驗證不獨立可以直接舉反例。 ...
2020-04-20 07:42 0 1571 推薦指數：
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