拉普拉斯平滑-My way of ML7.1
樸素貝葉斯演算法有一個問題： 某篇文章是娛樂的概率是0這是不合理的，如果詞頻列表中出現很多次數都是0的話，很可能計算結果都是 0.
解決辦法：拉普拉斯平滑
p（Fi|C）=(Ni+alpha)/(N+alpha*m) alpha是指定的係數一般是1，m是訓練文件中統計出來的特徵詞的個數。
API：sklearn.naive_bayes.MultinomiaLNB(alpha=1.0)預設平滑係數1.0
總結
- 這個演算法不需要調引數
- 分類效率高，對於缺失資料不敏感，常用於文字分類，分類準確率高
- 樣本關聯性較大時效果不好
- 神經網路CNN（深度學習時更新）效果比樸素貝葉斯效果好
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