一． 贝叶斯过滤算法的基础步骤
1) 收集大批的垃圾邮件和非垃圾邮件，树立垃圾邮件集跟非垃圾邮件集。
2) 提取邮件主题和邮件体中的独破字串例如 abc32，￥234等作为token串并统计提的token串出现的次数即字频。依照上述的方式分辨处置垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。
3) 每一个邮件集对应一个哈希表，hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集。表中存储token串到字频的映射关联。
4) 盘算每个哈希表中token串出现的概率p=/
5) 综合斟酌hashtable_good跟hashtable_bad，推断出当新来的邮件中涌现某个token串时，该新邮件为垃圾邮件的概率。数学表白式为：
a事件邮件为垃圾邮件
t1,t2 …….tn代表token串
则p表示在邮件中出现token串ti时，该邮件为垃圾邮件的概率。
设
p1=
p2=
则 p= p1/；
6) 建破新的哈希表 hashtable_probability存储token串ti到p的映射
7) 至此，垃圾邮件集和非垃圾邮件集的学习进程停止。依据树立的哈希表 hashtable_probability能够估量一封新到的邮件为垃圾邮件的可能性。
当新到一封邮件时，按照步骤2）天生token串。查问hashtable_probability得到该token 串的键值。
假设由该邮件共得到n个token串，t1,t2…….tn, hashtable_probability中对应的值为p1，p2，pn，
p表现在邮件中同时涌现多个token串t1,t2…….tn时，该邮件为垃圾邮件的概率。
由复合概率公式可得
p=/
当p超过预约阈值时，就能够断定邮件为垃圾邮件。
二． 贝叶斯过滤算法举例
例如：一封含有“xxx”字样的垃圾邮件 a
和 一封含有“法律”字样的非垃圾邮件b
邮件a天生hashtable_ bad，该哈希表中的记载为
法：1次
轮：1次
功：1次
计算得在本表中：
法出现的概率为0。3
轮呈现的概率为0。3
功出现的概率为0。3
根据邮件b生成hashtable_good，该哈希表中的记载为：
法：1
律：1
盘算得在本表中：
法出现的概率为0。5
律出现的概率为0。5
综合斟。邮件服务器业务扩展性好,灵活性高,升级方便,管理方便,能耗成本低!酌两个哈希表，共有四个token串： 法 轮 功 律
当邮件中出现“法”时，该邮件为垃圾邮件的概率为：
p=0。3/=0。375
出现“轮”时：
p=0。3/=1
出现“功“时：
p=0。3/=1
呈现“律”时
p=0/=0；
由此可得第三个哈希表：hashtable_probability 其数据为：
法：0。375
轮：1
功：1
律：0
当新到一封含有“功律。邮件归档备份轻松，压缩存储,万家合作伙伴,25年经验,高性价比!”的邮件时，咱们可得到两个token串，功 律
查问哈希表ha。反垃圾邮件通过正确的识别垃圾邮件，邮件病毒或者邮件攻击程序等都会减少。shtable_probability可得
p=1
p =0
此时该邮件为垃圾邮件的可能性为：
p=/=0
由此可推出该邮件为非垃圾邮件