贝叶斯估计与拉普拉斯平滑：机器学习中的概率建模利器

贝叶斯估计是一种利用先验知识来计算后验概率的统计方法。在贝叶斯估计中，先验概率是一个已知的概率分布，它表示我们对未知参数的先前知识或信念。通过观察数据，我们可以根据贝叶斯公式更新我们关于参数的信念，得到后验概率分布，从而进行参数估计。

拉普拉斯平滑是一种防止概率分布中出现零值的技术。在概率分布中出现零值会导致后续的计算出现问题，因此需要对分子和分母都进行平滑处理，以避免出现零值。拉普拉斯平滑是一种常用的平滑方法，它在计算概率时在分子和分母上加上一个常数，从而避免出现零值，使计算更加稳定。