在实际应用中，朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立（即“朴素”假设），尽管这一前提在真实世界中往往并不完全成立，但它却极大地简化了模型构建过程，降低了计算复杂度。此外，该算法对于小规模数据集同样表现出色，能够在有限资源下快速完成任务。
具体而言，朴素贝叶斯算法通过贝叶斯定理 P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 来推导后验概率，其中 A 表示目标事件，B 表示观察到的数据。通过对训练集的学习，算法能够估计出各类别的先验概率 P(A) 和特征值的条件概率 P(B|A)，进而实现对新样本的准确分类。
值得注意的是，为了克服零频问题（即某些特征从未出现在训练集中），通常会采用拉普拉斯平滑技术对概率进行修正。这种方法不仅增强了模型的鲁棒性，还避免了因极端情况导致的结果偏差。
总之，朴素贝叶斯算法以其独特的理论基础和广泛的适用性，在众多领域展现出了强大的生命力。无论是学术研究还是工业实践，它都为我们提供了一种可靠且灵活的解决方案。
