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...