除了笑之外，这里可用的特征还有纹身，性别等可以考虑。朴素贝叶斯把类似“笑”这样的特征概率化，构成一个“人的样貌向量”以及对应的“好人/坏人标签”，训练出一个标准的“好人模型”和“坏人模型”，这些模型都是各个样貌特征概率构成的。这样，当一个品行未知的人来以后，我们迅速获取ta的样貌特征向量，分布输入“好人模型”和“坏人模型”，得到两个概率值。如果“坏人模型”输出的概率值大一些，那这个人很有可能就是个大坏蛋了。

决策树是怎么办的呢？决策树可能先看性别，因为它发现给定的带标签人群里面男的坏蛋特别多，这个特征眼下最能区分坏蛋和好人，然后按性别把一拨人分成两拨；接着看“笑”这个特征，因为它是接下来最有区分度的特征，然后把两拨人分成四拨；接下来看纹身，，，，最后发现好人要么在田里种地，要么在山上砍柴，要么在学堂读书。而坏人呢，要么在大街上溜达，要么在地下买卖白粉，要么在海里当海盗。这些个有次序的特征就像路上的一个个垫脚石（树的节点）一样，构成通往不同地方的路径（树的枝丫），这些不同路径的目的地（叶子）就是一个类别容器，包含了一类人。一个品行未知的人来了，按照其样貌特征顺序及其对应的特征值，不断走啊走，最后走到了农田或山上，那就是好人；走到了地下或大海，那就是大坏蛋。（这是个看脸的例子，但重点不是“脸”，是“例子”，这真的只是个没有任何偏见的例子）。可以看出来，两种分类模型的原理是很不相同。

2.理论基础——条件概率，词集模型、词袋模型

• 条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：