《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D

>>阅读原文<<