什么是拉普拉斯平滑

在计数中加上一个平滑项1（也可以是一个给定的K值）

拉普拉斯平滑公式

Wi：第i个单词
P(Wi)：第i个单词出现的概率
C(Wi)：第i个单词在文本中出现的次数
C(Wi-1 Wi)：Wi和Wi-1在文本中同时出现的次数
V：特征值的个数
∑wC(w)：所有数据集的个数

为什么要引入

在n-gram中计算词出现的概率时，有时会因为数据量不够而导致某些特征值没有出现，由于它们为0会对概率计算造成很大的影响，因此使得每一个计数中加上K，使得所有词对应的概率都大于0。

举例

根据天气，风力，心情来判断是否适合出门

天气的特征值有「太阳、下雨、阴天」

风力的特征值有「大、小」

心情的特征值有「好、坏」

是否出门的特征值有「是、否」

P(出门｜太阳 and 小 and 好)

=(P(太阳 and 小 and 好｜出门)*P(出门))/P(太阳 and 小 and 好)

=P(太阳｜出门)* P(小｜出门)* P(好｜出门)* P(出门)/P(太阳)* P(小)* P(好)

使用拉普拉斯平滑之后的概率

P(太阳｜出门)=2/6

P(小｜出门)=3/5

P(好｜出门)=4/5

P(出门)=4/8

详细理解，请参考知乎
理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑