机器学习中的数学-均匀分布

设$X \sim U(a,b)$,其概率密度为:

当$a<x<b$时,$f(x)=\frac{1}{b-a}$,
当$x\leq a$或者$x\geq b$时,$f(x)=0$
$E(X)=\int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx$
$=\int\frac{1}{b-a}xdx$
$=\frac{1}{2}(a+b)$

$D(X)=E(X^{2})-[E(X)]^2$
$=\int_{a}^{b}x^{2}\frac{1}{b-a}dx-(\frac{a+b}{2})^2$
$=\frac{(b-a)^2}{12}$

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