文本分类是自然语言处理（NLP）领域的基础任务之一，广泛应用于垃圾邮件检测、情感分析和新闻分类等场景。本篇文章从零开始，通过详细讲解 TF-IDF 特征提取方法，以及如何将其与机器学习算法结合，实现一个简单但功能强大的文本分类器。文章提供清晰的理论解析、大量Python代码示例以及中文注释，帮助读者理解核心概念并掌握构建文本分类器的基本流程。无论是NLP初学者还是有经验的开发者，都能从中获益。