理论基础
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条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：
- 词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现。
- 词袋模型：对于给定文档，统计某个侮辱性词汇在本文当中出现的频率，除此之外，往往还需要剔除重要性极低的高频词和停用词。因此，词袋模型更精炼，也更有效。
特殊情况处理
- 处理概率为0的情况：平滑处理
总结
- 不同于其它分类器，朴素贝叶斯是一种基于概率理论的分类算法；
- 特征之间的条件独立性假设，显然这种假设显得“粗鲁”而不符合实际，这也是名称中“朴素”的由来。然而事实证明，朴素贝叶斯在有些领域很有用，比如垃圾邮件过滤；
- 在具体的算法实施中，要考虑很多实际问题。比如因为“下溢”问题，需要对概率乘积取对数；再比如词集模型和词袋模型，还有停用词和无意义的高频词的剔除，以及大量的数据预处理问题，等等；
- 总体上来说，朴素贝叶斯原理和实现都比较简单，学习和预测的效率都很高，是一种经典而常用的分类算法。
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