朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类时，先验概率是通过在对训练集加上类别标签，然后经过特征提取后对某一类别表现出现的次数除以总类别标签的数量的到的吗，然后经过极大似然估计得出调整因子项，最后相乘得到后验概率吗，极大似然估计的表达式是什么，怎么通过具体实现的

方法来计算呢？

首先回答你的问题，是的，朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类时，先验概率是通过在对训练集加上类别标签，然后经过特征提取后对某一类别表现出现的次数除以总类别标签的数量的到的。接着，通过极大似然估计得出调整因子项，最后相乘得到后验概率。

极大似然估计的表达式如下所示：

P(X|Y) = P(x1|Y) × P(x2|Y) × … × P(xn|Y)

其中，X表示一个样本的特征向量，Y表示该样本的类别，x1，x2，…，xn 表示该样本的每个特征。P(x1|Y)，P(x2|Y)，…，P(xn|Y) 表示在给定类别 Y 的条件下，特征 x1，x2，…，xn 出现的概率。

具体实现的方法是，先统计训练样本中，对于每个类别 Y，在该类别下每个特征 x1，x2，…，xn 出现的次数，然后计算出每个特征在该类别下的条件概率 P(x1|Y)，P(x2|Y)，…，P(xn|Y)。最后得到后验概率 P(Y|X) = P(X|Y) × P(Y) / P(X)，其中 P(Y) 是类别 Y 在所有训练样本中出现的概率，P(X) 是样本 X 出现的概率。根据后验概率，将样本分到具体的类别中。

注意，在计算 P(x1|Y)，P(x2|Y)，…，P(xn|Y) 时，由于样本可能出现的特征值不同，所以需要将每个特征值转化为一个离散值，可以通过阈值分割法、聚类分析法、分段分析法等方法进行离散化。另外，为了防止朴素贝叶斯算法出现过拟合现象，可以采用平滑方法，如拉普拉斯平滑、贝叶斯平滑等。