《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,...
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.2 贝塔分布
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3.2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。 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...
《计算机视觉：模型、学习和推理》——3.1 伯努利分布
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3.1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。 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...
《计算机视觉：模型、学习和推理》——第3章 常用概率分布
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，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3章 常用概率分布 第2章介绍了概率运算的抽象规则。为了使用这些规则，还需要定义若干概率分布。概率分布Pr（x）的选择取...
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