下面三個假定:誤差項零均值、同方差、不相關統稱為高斯-馬爾可夫條件,是為了使得透過最小二乘法估計出來的引數是最小方差線性無偏估計(如果加上誤差項服從正態分佈,那麼最小二乘估計不光具有以上性質,更是一致最小方差無偏估計)
但是矩估計不一樣,感覺應該是在問不知道如何選用n階矩估計來描述
無偏估計中,最小二乘法是最優估計對於線性迴歸模型的任意無偏估計的引數可以表示成形式,則估計的方差滿足:當為零向量時,以上形式變為最小二乘法估計,並取得最小方差
類似的,我們用一下以下演算法去估計總體方差:以芯靶圖為例,如果我們用n代入計算得到的預測值會偏離靶圖中心
ylabel(“總體和樣本方差”)plt
實現根據上述推導結果,對Batch Norm關鍵的訓練、反向傳播、無偏估計預測部分,實現如下:訓練時的前向傳播:defbnForward_tr(self,x,gamma,beta,eps):mu=np
比方說現在我們希望對分佈做一個引數估計,估計,並且假設損失函式(也就是說,這裡的就是了),那麼假如我們的判決為(這也就是樣本方差),這樣的話,如果你要計算風險函式,其實就是考慮,也就是均方誤差(Mean Squared Error),我們之
也就是說統計量T的分佈函式族擴張成的空間span{F(θ),任意θ}是完備空間