算法概述：
朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。
假设条件：
各个特征之间独立，即用公式表示为：
本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理，包括其基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。通过举例展示了如何计算后验概率，并探讨了算法在文本分类中的应用，特别是在处理辱骂信息分类上的实例。文章还提到了算法的优缺点以及在数据准备上的依赖性。
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