中心极限定理和大数定理

统计学习方法介绍经验风险的概念（相关笔记）时，提及大数定理，下面是个人对大数定理以及跟它有点相近的中心极限定理的理解：

1.大数定理的意思就是说当样本数够大的时候，样本均值近似相应随机变量的期望。举个掷骰子的例子，掷n次骰子，记录每次正面朝上的点数，最终可以算得一个平均值。现假设随机变量X表示投骰子每次朝上的点数，那么当n趋于无穷大，由n个样本数计算得到的均值会趋向EX。这也是我们常见的统计中用样本均值近似期望的做法。

2.中心极限定理的内容说的就是统计学里面经常用到的，样本均值服从期望为u，方差为Var(X)/2的正态分布。还是用上面投骰子的例子。做m次实验，每次实验投若干次骰子，可以得到一个均值Si，那么假设随机变量S表示每次实验的均值，会有 E