拉普拉斯平滑

在朴素贝叶斯算法中，我们使用条件概率来估计分类器的参数。然而，在实际的数据中，存在一些概率值为0的情况，这时需要使用拉普拉斯平滑来避免出现无穷大的情况。拉普拉斯平滑即在每个概率计算中都加上一个常数α，这可以认为是在所有可能的特征值上（包括未出现的）添加一定量的伪计...

我想请教一下关于朴素贝叶斯算法中的拉普拉斯平滑与正则化的区别与联系。我的理解是，拉普拉斯平滑在计算概率时加上一个常数项，解决了在计算时出现概率为0的情况。而正则化则是用于解决过拟合问题，通过加入惩罚项限制模型参数的过大变化。但是两者是否可以同时使用呢？他们对概率计...