《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.2 联合概率
2.2 联合概率 假设两个随机变量x和y。若观察x和y的多个成对实例，结果中某些组合出现得较为频繁。这样的情况用x和y的联合概率分布表示，记作Pr(x,y)。在Pr(x,y)中的逗号可以理解为“和”，所以Pr(x,y)是x和y的概率。一个联合概率分布中的相关变量可能全是离散变量，或全是连续变量，抑或是兼而有之（见图2-3）。不管怎样，所有结果的概率之和（离散变量的总和与连续变量的积分）总是1。 ....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.2 联合概率
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2.2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。 2.2 联合概率 假设两个随机变量x和y。若观察x和y的多个成对实例，结果中某些组合出现得较为频繁。这样的情况用x和y的联合概率分布表示，记作Pr(x,y)。在Pr(x,y)中的逗号可以理解为“和”，所以Pr....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——第2章 概率概述 2.1 随机变量
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2.1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。 第2章 概率概述 本章简要回顾概率论。这些知识相对简单而且彼此独立。然而，它们结合在一起构成了一种描述不确定性的强大语言。 2.1 随机变量 随机变量x表示一个不确定的数量。该变量可以表示一个实验的结果（例如....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——第1部分 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1部分,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1部分 概率 本书第一部分（第2～5章）致力于简要回顾概率和概率分布。几乎所有的计算机视觉模型可以在概率范围内解释，本书将在概率论的基础上呈现计算机视觉。概率解释最初看起来可能比较复杂，但它有一个很大的优势：它提供全....
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