垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），你首先需要使用一些数据对这个分类器进行训练。

假设你收到一封主题为“ collect your million dollars now!”的邮件，这是垃圾邮件吗？你可研究这个句子中的每个单词，看看它在垃圾邮件中出现的概率是多少。例如，使用这个非常简单的模型时，发现只有单词million在垃圾邮件中出现过。朴素贝叶斯分类器能计算出邮件为垃圾邮件的概率，其应用领域与KNN相似。

例如，你可使用朴素贝叶斯分类器来对水果进行分类：假设有一个又大又红的水果，它是柚子的概率是多少呢？朴素贝叶斯分类器也是一种简单而极其有效的算法。我们钟爱这样的算法！