《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.4 狄利克雷分布
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3.4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。 3.4 狄利克雷分布 狄利克雷分布（见图3-4）定义在K个连续值λ1，…，λK上，其中λk∈［0,1］，∑Kk=1λk=1。因此狄利克雷分布适合于定义分类分布中参数的分布。 图3-4 根据λ1，λ2,…,λK....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.3 分类分布
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3.3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。 3.3 分类分布 图3-3 分类分布是有K个可能结果的离散分布，x∈｛1,2,…,K}和K个参数λ1,λ2,…,λK满足λK≥0,∑kλK=1。每一个参数代表结果的一个可能值，当可能结果K的数量为2的时候.....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.2 贝塔分布
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3.2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。 3.2 贝塔分布 贝塔分布（图3-2）是由单变量λ定义的连续分布，这里λ=[0,1]。因此，它适合表示伯努利分布中参数λ的不确定性。如图3-2所示，贝塔分布有两个参数(α,β)∈［0，∞］，两个参数均取正值并....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.1 伯努利分布
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3.1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。 3.1 伯努利分布 伯努利分布（见图3-1）是二项试验的一个离散分布模型：它描述的情况只可能有两种结果x∈{0,1}，这称为“失败”和“成功”。在计算机视觉中，伯努利分布可以用于模拟数据。例如，它可以描述一个....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——第3章 常用概率分布
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，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。 第3章 常用概率分布 第2章介绍了概率运算的抽象规则。为了使用这些规则，还需要定义若干概率分布。概率分布Pr（x）的选择取决于建模数据x的定义域（见表3-1）。 概率分布对视觉数据的建模显然是有用的，例如分类分布和正态分....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.9 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2章，第2.9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。 2.9 习题 2.1 列举出真实生活中联合分布的一个实例Pr(x,y)，其中x是离散的，y是连续的。2.2 边缘化5个变量的联合分布Pr(v,w,x,y，z)，仅仅考虑变量w和y，结果将会是什么？对于v的边缘....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.8 讨论
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2章，第2.8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。 2.8 讨论 概率的规则是非常紧凑和简洁的。边缘化、联合条件概率、独立性和贝叶斯公式是本书中所有计算机视觉算法的基础。仅剩概率相关的一个重要概念——条件的独立性，这将在第10章详细讨论。备注关于概率更正式的讨....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.7 期望
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2章，第2.7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。 2.7 期望 给定一个函数f[]和每个x所对应的概率Pr(x=x)，函数对变量x的每个值x都返回一个值，有时希望求函数的期望输出。如果从概率分布中抽取大量样本，计算每个样本的函数，并求这些值的平均值，其结果....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.6 独立性
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2章，第2.6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。 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....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.5 贝叶斯公式
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2章，第2.5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。 2.5 贝叶斯公式 在式（2-5）和式（2-6）中，分别用两种方式表示联合概率。结合这些公式，可以得到Pr(xy)和Pr(yx)之间的关系：其中，第二行、第三行分别利用边缘概率和条件概率的定义对分母进行了展开....
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