贝塞尔校正

链接： Udacity机器学习纳米工程师学位

不同方差的含义

s=Σ(x−x¯)2n−−−−−−√含义：表示总体数据集的方差。 
s=Σ(x−x¯)2n−1−−−−−−√含义：表示样本的方差。

为什么要这样做呢？

原因在于：比如在高斯分布中，我们抽取一部分的样本，用样本的方差表示 满足高斯分布的大样本数据集的方差。由于样本主要是落在x=u中心值附近，那么样本的如果用s=Σ(x−x¯)2n−−−−−−√算方差，那么预测方差一定小于大数据集的方差（因为高斯分布的边沿抽取的数据很少）。为了能弥补这方面的缺陷，那么我们把公式的n改为n-1,以此来提高方差的数值。这种方法叫做贝塞尔校正系数。 
具体请看视频