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《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.1 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∈{0,1},这称为“失败”和“成功”。在计算机视觉中,伯努利分布可以用于模拟数据。例如,它可以描述一个像素所取的灰度值大于或小于128的概率。另外,它也可以用来模拟现实世界的状态。例如,它能够描述图像中人脸出现或者消失的概率。

伯努利分布有一个单参数λ∈[0,1],它定义成功一次(x=1)的概率。因此有

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或者表示为:

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有时也用等价的表示方法:

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《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.1 伯努利分布

图3-1 伯努利分布。伯努利分布是有两个可能结果的离散分布,x={0,1},分别称为失败与成功。它由单个参数λ控制,λ决定成功的可能性,比如Pr(x=0)=1-λ,Pr(x=1)=λ

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