本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。 贝叶斯公式： P(A∩B) = P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B) 变形得： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 其中

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提出了一种基于稀疏表示模型的线性贝叶斯极大后验（MAP）估计图像去噪算法。 从在表示向量中构造先验概率分布开始，构建线性贝叶斯MAP估计器，以获取观测值背后最可能的一个，这适用于解决广义图像逆问题。 此外，通过提供一些可能的近似值，可以获得实用的封闭形式的解决方案，因此可以容易地解决作为专业化的图像去噪的问题。 使用我们的新方法，我们首先从嘈杂的图像中提取所有可能的色块，然后根据它们的结构模式将它们分类为几个子组，然后使用K-SVD算法为每个子集训练不同的字典，然后在MAP估计器中估计相应的参数