《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.3分类分布
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，分类分布就是伯努利分布分类分布（见图3-3）是一个离散分布，它观察k个可能结果的概率。因此，当仅有两种结果时，伯努利分布是一种特殊的分类分布。在计算机视觉中，因为一个像素的亮度数值通常被量化离.....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.8 正态逆维希特分布
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D×1维向量，ψ是D×D维正定矩阵其中,ΓD［］是多元伽马函数，Tr［ψ］是矩阵ψ的秩（见附录C.2.4节）。它也可以简写为：正态逆维希特分布的数学形式很模糊。然而，任何给定有效的均值向量....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.6 正态逆伽马分布
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，其中，前三个参数为正实数，最后一个参数可取任意值。其表达式为：或者简写为：图3-6 正态逆伽马分布由一个二元连续变量μ,σ2定义的分布定义，其中，前者可取任意值，后者为非负值。a） 参数为....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.4 狄利克雷分布
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］，因此狄利克雷分布适合于定义分类分布中参数的分布。在K维空间中，狄利克雷分布有K个参数α1,…,αK，每个参数都取正值，参数的相对值决定期望值E［λ1］,…,E［λk］。参数的绝对值决定期望值两侧的集中程度。可以写成：也可以简写为正如伯克利分布是仅有两个输出结果的特殊分类分布一样，贝塔分布是一个....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.2 贝塔分布
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且都影响曲线的形状。在数学上，贝塔分布的形式如下：其中,Γ［］是伽马函数，简言之，它缩写为：图3-2 贝塔分布。贝塔分布值域在[0,1]之间，有参数(α,β)，参数相对值决定预期值，所以E....
《计算机视觉：模型、学习和推理》一3.1 伯努利分布
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，它可以描述一个像素所取的灰度值大于或小于128的概率。另外，它也可以用来模拟现实世界的状态。例如，它能够描述图像中人脸出现或者消失的概率。伯努利分布有一个单参数λ∈［0,1］，它定义成功一次（x=1）的概....
《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》——3.6 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》——3.4 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.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
计算机视觉
包含图像分类、图像生成、人体人脸识别、动作识别、目标分割、视频生成、卡通画、视觉评价、三维视觉等多个领域
+关注