《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.6 正态逆伽马分布-阿里云开发者社区

开发者社区> 华章出版社> 正文
登录阅读全文

《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.6 正态逆伽马分布

简介: 本节书摘来华章计算机《计算机视觉:模型、学习和推理》一书中的第3章 ,第3.6节, [英]西蒙J. D. 普林斯(Simon J. D. Prince)著苗启广 刘凯 孔韦韦 许鹏飞 译 译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,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:
2017_09_19_130314
或者简写为:
2017_09_19_130412
2017_09_19_130459
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[α,β,γ,δ]=[1,1,1,0]的分布。b) 改变α。c)改变β。d) 改变β。e) 改变γ

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享:

华章出版社

官方博客
最新文章
相关文章
官网链接