《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.4 条件概率
2.4 条件概率 图2-5 条件概率x和y的联合概率密度函数以及两个条件概率分布Pr(xy=y1)和Pr(xy=y2)。通过从联合概率密度函数中提取切片并规范化，确保区域一致。同样的操作也适用于离散分布给定y取y时x的条件概率，是随机变量x在y取固定值y时x的相对概率的取值。这个条件概率记为Pr(xy=y*)。“”可以理解为“给定”。条件概率Pr(xy=y)可以由联合分布Pr(x,y)计算出来....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.4 条件概率
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2.4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。 2.4 条件概率 图2-5 条件概率x和y的联合概率密度函数以及两个条件概率分布Pr(xy=y1)和Pr(xy=y2)。通过从联合概率密度函数中提取切片并规范化，确保区域一致。同样的操作也适用于离散分布给.....
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