条件期望：在已知某个条件（如事件发生或随机变量取值）的信息下，对随机变量的“平均值/期望”的更新；常写作 E[X | Y] 或 **E[X | 𝔽]**。在概率论、统计学与机器学习中用于描述“给定信息后的预测均值”。
/kənˈdɪʃənəl ˌɛkspɛkˈteɪʃən/
The conditional expectation of X given Y is often written as E[X | Y].
给定 Y 时 X 的条件期望通常写作 E[X | Y]。
In Bayesian modeling, the conditional expectation summarizes the best mean-square prediction of an unknown quantity given the observed data.
在贝叶斯建模中，条件期望概括了在给定观测数据时对未知量的最优均方意义下的预测。
conditional 源自拉丁语 condicio/conditio（条件、约定），经由法语进入英语，表示“取决于某条件的”。expectation 源自拉丁语 exspectare（期待、等待、预期），在数学语境中固定为“期望值”。合起来 conditional expectation 即“在条件之下的期望（值）”。
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