1.
在
Anaconda Navigator
中，打开
Jupyter Notebook
，在网页中，点击进入本地环境搭建中创
建的工作目录，点击右上角的
New-
》
Folder
，将新出现的
Untitled Folder
选中，并使用左上角
的
Rename
按钮重命名为
TestOfNB
。完成后进入
TestOfNB
文件夹。
2.
点击
New->Python 3
后，跳转至
Untitled.ipynb
3. 导入所需的库文件
Notebook
中，每个输入框为一个
Cell
，在编写完成
Cell
的代码后，点击红圈的
Run
，即可运行
本
Cell
中的代码。
当
[ ]
中出现数字后，即可视为这个
Cell
编译并运行成功。
4.
将广告类的标识置为
1
，编写创建数据集、加载数据的函数
loadDataSet()
，编写完成后编译并
运行
Cell
。
5.
在
Cell
中写入
docs2VecList()
函数的代码，该函数用于对数据集进行预处理，编写完成后编译并
运行
6.
根据
Naive Bayes
的原理，在
Cell
中编写
Words2Vec
函数。
7. 编写训练函数，训练Naive Bayes
模型，完成后编译并运行
8.
编写使用
Naive Bayes
模型的接口，如果是垃圾邮件则返回
1
，非垃圾邮件则返回
0
9.
打印
Naive Bayes
模型分类的结果
10. 将Naive Bayes
模型从加载数据集、数据处理、训练以及测试编写为
tNB()
函数
11.
编写主函数，调用
tNB()
12.
在
wordsList
所示的词汇中，任意挑选若干词汇并组成新的句子，按照
list
的格式送入
Naive
Bayes模型进行预测
