条件付確率 について、それが確率測度になるか否かは自明ではありません。実際、 を満たす集合, に対して適当な零集合 が存在し \begin{equation}P(A_{1}|\mathcal{G})(\omega)+P(A_{2}|\mathcal{G})(\omega)=P(A_{1}\cup A_{2}|\mathcal{G})(\omega),\quad\…

学習アルゴリズムの評価において必要となる不等式を証明します。

今回は条件付期待値とその基本的な性質について説明します。

今回はこれまでに定義した測度空間・可測関数・可測写像が統計学の文脈でどのように使われるのかを見ていきたいと思います。