最终的目标：对于一封邮件，分词得到，我们需要求出给定
的条件下，这封邮件是垃圾邮件的概率，即求出
。这里s表示是垃圾邮件（spam）。
根据贝叶斯公式：
根据全概公式，上式，这里n表示是正常邮件（noraml）。
令先验概率，因此上式
。
根据朴素贝叶斯的独立假设，上式，记为式1。
至此，我们很容易统计出和
，比如全部的垃圾邮件共计1000封，其中
出现800次，则
。但是如果这样统计，由于词数量很多，代入式1后，就会有很多小于1的小数连乘，结果趋于零，无法计算。因此式1需要继续推导。
根据贝叶斯公式：，把这个带入到式1中，可以得到
。
由于在出现的条件下，要么是垃圾邮件，要么不是垃圾邮件，即
，则上式
。
至此，我们只需要在训练集中统计出，然后对于被判定邮件的
，取出最大的前若干个
带入到上式即可进行判定是不是垃圾邮件了，这样解决了小数连乘趋于0的问题。
接下来看下如何统计。
上文已经介绍了如何统计出和
，有了这两个，就可以计算
了。
根据贝叶斯公式：
根据全概公式，上式。
至此，可以写代码统计出和
，然后进行判定了。如果被判定的邮件中，有些词没有在训练集的垃圾邮件中出现。则令
，同理，要是在训练集的正常邮件中没有出现，则令
，如果两种邮件中都没出现过，则令
。这些设定都是经验值。
由于数据是中文的，因此用到了jieba分词模块，可以用pip install jieba安装。
https://github.com/zcsxll/bayesian_spam
