conditional mean的意思|示意
条件平均
conditional mean的用法详解
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Conditional mean，又称条件期望，是指在给定条件或条件分布的情况下，某随机变量的期望。条件期望就是考虑条件分布，而不是单纯考虑不考虑其他情况的期望，可以理解为某个条件下的均值。
一般而言，若X有概率分布P(x),条件期望的定义为：
条件期望E(X|Y) = $\sum_{x}$ xP(x|y)
其中P(x|y)表示X给定Y的条件下的概率分布，而y可以称为一个随机变量，也可以称为一个已知的常数。
条件期望的应用范围很广，即使现在它已经是大数据分析中不可缺少的一部分。它可以精确地测量两个变量之间的关系，进而可以有效改善精确预测变量的值，保证模型的鲁棒性，仅仅考虑一个变量从统计学角度来说是不够的，因此条件期望就很有用处。此外，它还对概率密度函数、条件分布函数和联合分布函数有一定的帮助和运用用处，让我们可以更加有效地分析数据模型，从而提高机器学习的效果。
总的来说，条件期望的意义及其使用范围十分广泛，是机器学习、数据分析科学家必须掌握的一门重要技能，作为数据科学家要对它有深入的理解，能够更加熟练地运用，从而更好地应用到数据分析中。
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2、 The conditional mean 条件期望
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9、 estimation by conditional mean 条件均值估计