使用贝叶斯进行垃圾邮件过滤的原理很简单，假如我们在邮件中发现一个词--“发票”，那么就根据这个词来计算这封邮件是垃圾邮件的概率
P(垃圾|发票) = P（发票|垃圾）P（垃圾）/P(发票)
P(垃圾|发票) ：邮件中出现发票一词时，该邮件是垃圾邮件的概率
P（发票|垃圾）： 在垃圾邮件中，发票一词出现的概率
P（垃圾） ： 垃圾邮件的概率
P(发票) ： 发票一词在邮件中出现的概率
P（正常） ： 正常邮件的概率
P（发票） = P（发票|垃圾）P（垃圾） + P（发票|正常）P（正常）
第一步，需要一个训练样本，正常邮件，和垃圾邮件各选取2000封，然后统计各个词在垃圾邮件和正常邮件中出现的次数，经过统计，发票一词在垃圾邮件中出现了400封，而在正常邮件中，只有5封邮件，如此，P（发票|垃圾） = 0.2 P（发票|正常） = 0.0025。如果一个词只在垃圾邮件中出现呢，那么它在正常邮件中出现的概率应当是多少呢？显然不应该为0，为0的话，就无法参与计算，因此需要给一个默认值，可以先设置为0.01。随着垃圾邮件的过滤，每一个词在垃圾邮件中的概率和在正常邮件中的概率都是会变化的。
第二步，进行垃圾邮件的识别，这里面，P(垃圾） = P(正常) = 0.5，这个是先验概率，虽然有研究表明用户实际中收到的垃圾邮件占比达到80%，但先验概率仍设置为50%。将以上各值带入公式计算 P(垃圾|发票) = 0.2*0.5/(0.5*0.2+0.5*0.0025) = 0.98 也就是说，有98%的概率是垃圾邮件
但是单凭这一个词就判断它是垃圾邮件是不合理的，毕竟，在正常邮件中，也是可以出现发票一词的，那么该怎么办呢？
邮件中不止发票这一个词，还有其他的词，其他的词也是可以计算垃圾邮件的概率的，这样，我们对所有词都计算，假设单词序列为W1,W2,W3....Wn
p1 = p(垃圾|W1)
p2 = p(垃圾|W2)
.....
pn = p(垃圾|Wn)
将这些值从大到小排序，然后选出其中最大的k个值进行联合概率计算
P = p1*p2*p3...*pk/(p1*p2*p3...*pk + (1-p1)*(1-p2)*(1-p3)...*(1-pk))
公式是如何推到的，这里就不做介绍，因为，我也搞不清楚，但是最终的联合概率计算公式却是如此的简单，以至于，我们完全不需要知道是如何推导出来的
