文本分类是自然语言处理领域中的核心任务之一，被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。本文章通过完整的Python代码示例，从传统的TF-IDF方法到现代的BERT模型，系统地讲解文本分类的实现。我们首先介绍TF-IDF特征提取与逻辑回归模型的应用，然后转向基于深度学习的BERT模型，展示其更强大的分类能力。文章不仅提供了详细的代码及中文注释，还辅以数学公式和图表，以帮助读者深入理解每种方法的原理和实现。本指南适合自然语言处理入门者及希望掌握BERT模型在文本分类中应用的开发者。