拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器与朴素贝叶斯分类器有什么区别与联系

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的简单分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，因此被称为“朴素”。朴素贝叶斯分类器通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。

拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器是在朴素贝叶斯分类器的基础上进行改进的。当某个类别在训练数据中没有出现，或者某个特征在某个类别下没有出现时，朴素贝叶斯分类器的计算会出现问题。拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器通过对计数进行加一来解决这个问题。具体来说，就是在计算条件概率时，将每个特征的计数都加上一个常数k，从而避免了概率为零的情况。

因此，拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器与朴素贝叶斯分类器的区别在于：拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器在计算条件概率时引入了一个常数k，用于解决概率为零的情况。

联系在于，拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器仍然是基于贝叶斯定理的分类算法，同样也是一种简单的算法。它们的基本思想都是通过计算条件概率来判断待分类样本所属的类别。