拉普拉斯平滑

使用贝叶斯算法时，用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况，会影响到后验概率的计算，使得分类产生偏差，如何解决这一问题？

采用贝叶斯估计：在随机变量各个取值的频数上赋予一个整数 ，当 =0时就是极大似然估计，

常取 =1，这时成为拉普拉斯平滑。

先验概率变为： ，条件概率类似。