計算貝葉斯定理中每乙個組成部分的概率，我們必須構造乙個頻率表
因此，如果電子郵件含有單詞viagra，那麼該電子郵件是垃圾郵件的概率為80%。所以，任何含有單詞viagra的訊息都需要被過濾掉。
當有額外更多的特徵時, 此概念的使用:
利用貝葉斯公式, 我們可得到如下概率:
分母可以先忽略它，垃圾郵件的總似然為：
非垃圾郵件的總似然為：
這些值轉換成概率，我們只需要一步得到垃圾郵件概率為85.7%
問題:非垃圾郵件的似然為：
該訊息是垃圾郵件的概率為0/(0+0.00005)=0
該訊息是非垃圾郵件的概率為0.00005/(0+0.00005)=1
問題出在groceries這個單詞，單詞groceries有效抵消或否決了所有其他的證據
非垃圾郵件的似然為：
這表明該訊息是垃圾郵件的概率為80%，是非垃圾郵件的概率為20%。
sparkmrlib案例
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