当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识（随后会写些机器学习专题）。本文重点介绍贝叶斯分类，涉及朴素贝叶斯模型、二项独立模型、多项模型、混合模型等知识。在本人研究贝叶斯分类过程中，发现很多博客重复现象严重，并且在构建模型过程中存在大量的问题。包括博客园中最受欢迎的几篇，整个模型构造就不符合理论。索性自己重新查阅外文文献，进而得到很大帮助。本文针对几种模型，采用算法概述、算法公式解析、公式推理、优缺点比较等进行总结。