diff --git a/docs/4.朴素贝叶斯.md b/docs/4.朴素贝叶斯.md
index 0a3eccc3..c109c8ff 100644
--- a/docs/4.朴素贝叶斯.md
+++ b/docs/4.朴素贝叶斯.md
@@ -220,6 +220,44 @@ def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
 朴素贝叶斯分类器训练函数
 
 ```python
+def _trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
+    """
+    训练数据原版
+    :param trainMatrix: 文件单词矩阵 [[1,0,1,1,1....],[],[]...]
+    :param trainCategory: 文件对应的类别[0,1,1,0....]，列表长度等于单词矩阵数，其中的1代表对应的文件是侮辱性文件，0代表不是侮辱性矩阵
+    :return:
+    """
+    # 文件数
+    numTrainDocs = len(trainMatrix)
+    # 单词数
+    numWords = len(trainMatrix[0])
+    # 侮辱性文件的出现概率，即trainCategory中所有的1的个数，
+    # 代表的就是多少个侮辱性文件，与文件的总数相除就得到了侮辱性文件的出现概率
+    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)
+    # 构造单词出现次数列表
+    p0Num = zeros(numWords) # [0,0,0,.....]
+    p1Num = zeros(numWords) # [0,0,0,.....]
+
+    # 整个数据集单词出现总数
+    p0Denom = 0.0
+    p1Denom = 0.0
+    for i in range(numTrainDocs):
+        # 遍历所有的文件，如果是侮辱性文件，就计算此侮辱性文件中出现的侮辱性单词的个数
+        if trainCategory[i] == 1:
+            p1Num += trainMatrix[i] #[0,1,1,....]->[0,1,1,...]
+            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
+        else:
+            # 如果不是侮辱性文件，则计算非侮辱性文件中出现的侮辱性单词的个数
+            p0Num += trainMatrix[i]
+            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
+    # 类别1，即侮辱性文档的[P(F1|C1),P(F2|C1),P(F3|C1),P(F4|C1),P(F5|C1)....]列表
+    # 即 在1类别下，每个单词出现次数的占比
+    p1Vect = p1Num / p1Denom# [1,2,3,5]/90->[1/90,...]
+    # 类别0，即正常文档的[P(F1|C0),P(F2|C0),P(F3|C0),P(F4|C0),P(F5|C0)....]列表
+    # 即 在0类别下，每个单词出现次数的占比
+    p0Vect = p0Num / p0Denom
+    return p0Vect, p1Vect, pAbusive
+
 def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
     """
     训练数据优化版本