数学知识（深度学习）

1 期望（E）和方差（Variance）
首先有一堆数据，随机分布。
期望：主要指的是对所有的数据求均值，例如期望为0，也就是使得所有数据的均值为0，分布于原点的周围。

方差：方差是用来衡量随机变量和其数学期望之间的偏离程度的量，通俗来说，就是用来衡量随机变量的波动程度，方差越大，那么这一组数据的波动幅度也就越大，稳定性就越小。Var(x)定义为概率密度函数f的二阶矩，给出了x的方差。方差（英语：Variance），应用数学里的专有名词

1. 协方差 cov(X,Y)。

# 正态分布共有两个参数（均值为μ、标准差为σ,μ指出曲线中央位置，σ指出分散性）
# 标准差：方差的平方根
# 方差：；离平均的平方距离的平均
# torch.randn()   标准正态分布    均值为0，方差为1
# torch.normal()  离散正态分布    制定均值mean 和标准差 std 的离散正态分布中抽取随机数