样本的条件密度（条件密度和条件分布的关系）

e(y|x)这个符号的含义究竟是什么?

1、深入理解“e（y|x）”符号的含义，我们首先区分离散和连续两种概率分布情况。对于离散型随机变量，e（y|x）表示已知x的条件下y的条件概率分布。具体定义为： 条件密度：设y的概率分布为p（y），x有边缘分布p（x）。 条件期望：已知x时，y的条件期望为E[y|x]。

2、e y x 可能是一个人的名字、缩写或组织名称。举例来说，e y x 可能代表某个学校、公司或品牌，也可能是某个团队或计划的名称。 因此，当你看到这个字母组合时，要根据上下文来确定它的含义，而不仅是根据字母本身进行猜测。

3、数学符号中的E通常代表以下含义之一： E表示集合的元素。“x ∈ E”表示元素x属于集合E。 E表示存在性量词。例如，“x（E（x）”表示存在一个x使得P成立。 E表示期望值。“E（X）”表示随机变量X的期望值。 E表示自然对数的底数。即常数e。 E表示代数方程等号的一部分。

样本数据的局部密度是指

别的密度。数据点的局部密度是指紧邻周围区域中别的点的密度，该区域的大小可以由固定距离阈值或最近的n nn个邻居点来定义。数据点的局部密度显著低于最近的n nn个邻居数据点的话，该数据点呗认为是异常。换而言之，数据点是否孤立，取决于相对邻居数据点而言有多孤立。

这是一个比较新的聚类方法（文章中没看见作者对其取名，在这里我姑且称该方法为local density clustering，LDC），在聚类这个古老的主题上似乎最近一些年的突破不大，这篇文章算是很好的了，方法让人很有启发（醍醐灌顶），并且是发表在Science上，受到的关注自然非常大。

广义：严平稳过程是宽平稳过程充要条件，正态过程的宽/严平稳等价。 数字特征 平稳过程的均值、方差等特征可通过其自相关函数计算。 均方遍历性 平稳过程样本函数遍历性，依据一条样本函数能获取随机过程整体统计性质。 平稳过程功率谱 引入谱密度概念，得到相关函数谱展式。

在MATLAB中处理无标签数据的异常检测，可以从无监督方法开始。首先，尝试无监督异常检测，包括：马氏距离：利用robustcov函数中的MCD算法估计稳健协方差，计算样本间的马氏距离，通过chi2inv调整阈值，以区分正常和异常数据。局部离群因子（LOF）：计算样本的局部可达密度和近邻点对比，LOF值大于1可能表示异常。

样本凝集有两种分类方法：基于距离和基于密度。基于距离的方法是将距离最近的样本放在同一簇中，不断往簇中加入距离最近的样本，直到所有样本均被聚类。而基于密度的方法则是将样本集中在一定区域内密度较高的样本聚成一个簇，直到所有样本被聚类为止。

数学专业概率论与数理统计考研都考什么

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