《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

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