《计算机视觉:模型、学习和推理》——3.6 正态逆伽马分布
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3.6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。
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:
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