朴素贝叶斯垃圾短信分类

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它在垃圾短信分类中具有很好的效果。

首先，需要将文本数据转化为数字特征向量，这可以通过文本预处理技术（如分词、停用词过滤、词干提取等）和特征提取方法（如词袋模型、TF-IDF等）来实现。

然后，利用朴素贝叶斯分类器来进行分类。具体来说，朴素贝叶斯分类器基于文本中每个词出现的概率来计算垃圾短信和非垃圾短信的概率，然后将文本分类到概率较高的那一类。

最后，需要进行模型评估和调优，以提高分类器的准确性和鲁棒性。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

总体来说，朴素贝叶斯分类器简单、易于实现，并且在文本分类任务中具有很好的性能表现。