Clasificación de Texto: Naïve Bayes paso a paso

Hagamos un ejemplo, paso a paso para afianzar los conocimientos. 

Supongamos que tengo 4 documentos en mi corpus de entrenamiento, y dos clases: "C" y "U" que indican si un documento habla sobre Chile o sobre Uruguay respectivamente. Tengo ademas un quinto documento con el cual voy a probar mi clasificador:

Corpus	Documento	Palabras	Clase
Entrenamiento	1	Chileno Santiago Chileno	C
	2	Chileno Chileno Valparaiso	C
	3	Chileno Allende	C
	4	Montevideo Uruguay Chileno	U
Prueba	5	Chileno Chileno Chileno Montevideo Uruguay	?

Clasificación de Texto: entrenamiento de Naïve Bayes

Repasemos como entrenar el algoritmo de clasificación de texto automático: Naïve Bayes para obtener los parámetros necesarios:

El estimador de máxima verosimilitud para la probabilidad previa de la categoría "cj", perteneciente al conjunto de categorías C es:

^            
P(cj) = cant. docs (C=cj)
             cant. docs

El estimador de máxima verosimilitud para la probabilidad previa de la palabra palabra wi dada la clase cj es:

^            
P(wi | cj) = cantidad (wi | cj)       

∑ cantidad(w,cj)

                   w∈V