贝叶斯原理是概率统计中的基石，在机器学习领域，尤其是文本分类任务中扮演着重要角色。朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。核心思想是在给定实例特征值时，使用贝叶斯定理计算该实例属于每个类别的后验概率，并将其划分到具有最大后验概率的类别。贝叶斯公式是该方法的基础，表达已知条件下事件发生的概率。对于文本分类，可视为给定文本特征（即单词）条件下某类别的概率。贝叶斯公式表示如下：
$$P(Y|X) = \frac{P(X|Y) \cdot P(Y)}{P(X)}$$
其中，$Y$代表类别标签，$X$为文本特征向量，$P(Y|X)$为后验概率，表示已知文本特征时，文本属于某类别的概率；$P(X|Y)$为类条件概率，表示给定类别时观察到当前文本特征的概率；$P(Y)$为先验概率，表示不考虑文本特征时文本属于某类别的概率；$P(X)$为边际概率，可在比较不同类别的后验概率时忽略。
朴素贝叶斯的关键假设是特征的条件独立性，即在给定类别下，一个特征的出现不依赖于其他特征。尽管该假设并不总是符合实际，但在许多情况下仍能取得不错的分类效果，特别是在文本分类领域。
朴素贝叶斯的主要流程如下：
1. 训练阶段：计算训练数据集各类别下的单词频率。
2. 特征提取：从新文本中提取单词。
3. 后验概率计算：根据贝叶斯定理计算新文本在每个类别下的后验概率。
4. 分类决策：将新文本分配给后验概率最高的类别。
在应用上，朴素贝叶斯能有效处理大量特征，在文本挖掘领域如垃圾邮件过滤、情感分析和文档分类等任务表现优异。此外，该算法具有实现简单、分类速度快的优势。然而，当特征间存在依赖关系时，朴素贝叶斯可能会出现准确性下降的问题。