第 0 步：朴素贝叶斯定理简介
贝叶斯定理是最早的概率推理算法之一，由 Reverend Bayes 提出（他用来推理上帝是否存在），该定理在某些用例中依然很有用。
理解该定理的最佳方式是通过一个例子来讲解。假设你是一名特勤人员，你接到任务，需要在共和党总统候选人的某次竞选演说中保护他/她的安全。这场竞选演说是所有人都可以参加的公开活动，你的任务并不简单，需要时刻注意危险是否存在。一种方式是对每个人都设定一个威胁因子，根据人的特征（例如年龄、性别，是否随身带包以及紧张程度等等），你可以判断此人是否存在威胁。
如果某人符合所有这些特征，已经超出了你内心中的疑虑阈值，你可以采取措施并将此人带离活动现场。贝叶斯定理的原理也是如此，我们将根据某些相关事件（某人的年龄、性别、是否带包了、紧张程度等）的发生概率计算某个事件（某人存在威胁）的概率。
你还需要考虑这些特征之间的独立性。例如，如果在活动现场，有个孩子看起来很紧张，那么与紧张的成人相比，孩子存在威胁的可能性会更低。为了深入讲解这一点，看看下面两个特征：年龄和紧张程度。假设我们单独研究这些特征，我们可以设计一个将所有紧张的人视作潜在威胁人士的模型。但是，很有可能会有很多假正例，因为现场的未成年人很有可能会紧张。因此同时考虑年龄和“紧张程度”特征肯定会更准确地反映哪些人存在威胁。
这就是该定理的“朴素”一词的含义，该定理会认为每个特征相互之间都保持独立，但实际上并非始终是这样，因此会影响到最终的结论。
简而言之，贝叶斯定理根据某些其他事件（在此例中是信息被分类为垃圾信息）的联合概率分布计算某个事件（在此例中是信息为垃圾信息）的发生概率。稍后我们将深入了解贝叶斯定理的原理，但首先了解下我们将处理的数据。
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