机器算法验证 - 评分函数背后的直觉是什么？ - 吾爱随笔录

维基百科告诉我们，分数在 Cramér-Rao 不等式中起着重要作用。它还阐明了定义：

V = \frac{\partial}{\partial θ} \log L (θ; X)

$V = \frac{\partial}{\partial \theta} \log{L(\theta; X)}$

但是，我找不到这个数量表达的直观解释。显然，它以某种方式测量了的对数似然，但这究竟意味着什么？ $\theta$ $X$

维基百科文章还提到期望值。这可以以某种方式解释吗？ $\mathbb{E} [V \mid \theta] = 0$

更进一步，在课堂上我们被告知，Fisher 信息（对此我也没有直观的理解）是。结合意味着，这是正确的吗？ $I(\theta) = \mathbb{E} [V^2 \mid \theta]$ $\mathbb{E} [V \mid \theta] = 0$ $I(\theta) = \text{Var}[V]$

提前致谢。

PS：这不是作业。