《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.6 独立性
2.6 独立性 如果从变量x不能获得变量y的任何信息（反之亦然），就称x和y是独立的（见图2-6），可以表示为：图2-6 独立性。a） 连续独立变量x和y的联合概率密度函数。x和y的独立性意味着每一个条件分布相同：从y的值中不能推断出x的取值概率，反之亦然。与图2-5中变量的依赖形成对比。b） 离散独立变量x和y的联合分布。对于给定的y值x的条件分布相同代入式（2-5）中可得，独立变量的联合概率....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一1.1 本书结构
1.1 本书结构 本书分为六部分，如图1-2所示。本书的第一部分涵盖概率方面的背景知识。全书中所有的模型都是用概率的术语表示，概率是计算机视觉应用中一门很有用的语言。具有扎实工程数学背景的读者或许对这部分知识比较熟悉，但仍需要浏览这些章节以确保掌握相关的符号。那些尚不具备该背景的读者应该仔细阅读这些章节。这些知识相对比较简单，但它们是本书其余部分的基础。在正式提到计算机视觉知识前被迫阅读三十多页....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——导读
**前言**目前，已有很多关于计算机视觉的书籍，那么还有必要再写另外一本吗？下面解释撰写本书的原因。计算机视觉是一门工程学科，机器在现实世界中捕获的视觉信息可以激发我们的积极性。因此，我们通过使用计算机视觉解决现实问题来对我们的知识进行分类。例如，大多数视觉教科书都包含目标识别和立体视觉内容。我们的学术研讨会也是用同样的模式进行组织的。本书对这一传统方式提出了质疑：这真的是我们组织自己知识的正确....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.11 习题
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.11节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.11 习题 3.1 已知变量x服从参数为λ的伯努利分布。证明：E［x］=λ；E［(x-E［x］)2］=λ(1-λ）。3.2 请给出用参数α和β表示贝塔分布（α,β>1）的模（峰值位置）的表达式。3....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.10 总结
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.10节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.10 总结 使用概率分布可以描述全局状态和图像数据。为此已经给出了四个分布（伯努利分布、分类分布、一元正态分布、多元正态分布）。还给出了另外四个分布（贝塔分布、狄利克雷分布、正态逆伽马分布、正态逆维希特....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.9 共轭性
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.9节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.9 共轭性 贝塔分布可以表征伯努利分布中参数的概率，与之相似，狄利克雷分布可表征分类分布参数的分布，同样的类比关系也适用于正态逆伽马分布与一元正态分布、正态逆维希特分布与多元正态分布之间。 这些配对有很特....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.8 正态逆维希特分布
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.8节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.8 正态逆维希特分布 正态逆维希特分布由一个D×1维向量μ和D×D维正定矩阵Σ定义。同样，它可以用来描述多元正态分布中参数的概率分布。正态逆维希特分布有四个参数α，ψ，γ，δ，其中，α,γ是正的标量，δ为....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.7 多元正态分布
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.7节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7 多元正态分布 图3-7 多元正态分布建立一个由D维变量x=［x1,…,xD］T决定的模型，其中x的每个元素x1,…,xD都是连续的且为任意实数。该分布由D×1维均值向量μ和D×D维协方差矩阵Σ定义.....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.6 正态逆伽马分布
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.6节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6 正态逆伽马分布 正态逆伽马分布（见图3-6）由μ和σ2两个参数定义，其中，前者可取任意值，后者仅取大于零的值。同样，该分布可以定义正态分布中参数方差和均值的分布。正态逆伽马分布有4个参数α、β、γ、δ....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.5 一元正态分布
本节书摘来自华章计算机《计算机视觉：模型、学习和推理》一书中的第3章，第3.5节,作者：（英）普林斯（Prince，J. D.）著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5 一元正态分布 图3-5 一元正态分布定义在x∈R上有两个参数{μ,σ2}。均值μ决定期望值，方差σ2决定均值的集中度，当σ2增大时，分布函数变得又宽又扁 一元正态分布或者高斯分布（见图3-5）由一.....
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