贝叶斯置信网如前两节所讨论的，朴素贝叶斯分类器假定了属性a1,a2...ana_1,a_2...a_n的值在给定目标值vv下是条件 独立的。这一假定显著地减小了目标函数学习的计算复杂度。 当此条件成立时，朴素贝叶斯分类器可得到最优贝叶斯分类。然而在许多情形下，这一条件独立假定明显过于严格了。在大多数情况下，属性之间会有一些联系，例如在（4）中最后例子中的属性outloock=sunnyoutloo

这几天无聊，正好想起来以前谁说有同学做人脸识别，感觉好高大上，所以找来一些基础的人脸识别算法来自己实现一下，正好锻炼一下numpy的使用。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA我在这里就不说了，百度一大堆，主要讲一下实现步骤和自己在用python实现是发现的问题。这里我所使用的训练图片是YALE的人脸数据库点击打开链接，这里面有1

上一次我们说了人脸识别算法-特征脸方法（Eigenface）及python实现，在这一次，我们来看一看LBP算法。相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在这里，我们用的数据库和上次一样，都是UCI的YALE的人脸数据库。因为我也是一边学一边写代码，所以害怕有人说我博文是抄袭的，所以在这里说明，我这里的算法思想主要是来自点击打开链接（不过大家都是学习，应该不会这么计较吧），我主

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