《计算机视觉：模型、学习和推理》一2.6 独立性
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布相同：从y的值中不能推断出x的取值概率，反之亦然。与图2-5中变量的依赖形成对比。b） 离散独立变量x和y的联合分布。对于给定的y值x的条件分布相同代入式（2-5）中可得，独立变量的联合概率....
《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....
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