高斯朴素贝叶斯通过放宽特征独立性假设，提升分类准确性。在Excel实现该算法需准备数据、计算统计量、构建模型并选择最可能的类别。尽管操作多，但借助函数库可轻松完成。

多项式朴素贝叶斯是处理文本分类的高效算法，适用于建模词频。训练时计算先验和似然概率，应用平滑技术处理零概率问题，通过后验概率进行预测。优点包括简便快速、参数少、适应稀疏数据；缺点为特征独立性假设不现实、维度灾难风险。

伯努利朴素贝叶斯是一种处理二值特征的分类算法。Excel可用于实现此方法：首先预处理数据，计算先验概率和类条件概率，最后计算后验概率进行预测。尽管不适用于大规模数据，但Excel在小规模数据处理中仍具优势。

高斯朴素贝叶斯通过放宽特征独立性假设，提升分类准确性。在Excel实现该算法需准备数据、计算统计量、构建模型并选择最可能的类别。尽管操作多，但借助函数库可轻松完成。