《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.11 习题
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3.11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。 3.11 习题 3.1 已知变量x服从参数为λ的伯努利分布。证明：E［x］=λ；E［(x-E［x］)2］=λ(1-λ）。3.2 请给出用参数α和β表示贝塔分布（α,β>1）的模（峰值位置）的表达式。3....
《计算机视觉：模型、学习和推理》——2.9 习题
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2.9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。 2.9 习题 2.1 列举出真实生活中联合分布的一个实例Pr(x,y)，其中x是离散的，y是连续的。2.2 边缘化5个变量的联合分布Pr(v,w,x,y，z)，仅仅考虑变量w和y，结果将会是什么？对于v的边缘....
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