《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.3 边缘化
2.3 边缘化 任意单变量的概率分布都可以通过在联合概率分布上求其他变量的和（离散）或积分（连续）而得到（见图2-4）。例如，如果x和y是连续的，并且已知Pr(x,y)，那么通过如下计算就可以得到概率分布Pr(x)和Pr(y)：Pr(x)=∫Pr(x,y)dyPr(y)=∫Pr(x,y)dx所求出的分布Pr(x)和Pr(y)称为边缘分布，其他变量的积分/求和过程称为边缘化。联合分布Pr(x,y)....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.3 边缘化
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2.3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。 2.3 边缘化 任意单变量的概率分布都可以通过在联合概率分布上求其他变量的和（离散）或积分（连续）而得到（见图2-4）。例如，如果x和y是连续的，并且已知Pr(x,y)，那么通过如下计算就可以得到概率分布Pr....
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