ナイーブベイズでは，事後確率を最大化します（MAP推定）．事後確率は，尤度と事前確率の積に比例しますから，事後確率を最大化するには，尤度×事前確率を最大化します（ちなみに，事前確率を考慮にいれず，尤度を最大化するのが最尤推定です）．尤度は，訓練データから最尤推定した変数から，ナイーブな仮定とイベントモデルの導入により推定します．事前確率は，訓練データからそのまま最尤推定します．最尤推定を補正するのが平滑化（スムージング）です．