机器学习用于文本分类的算法

机器学习用于文本分类的算法有很多，以下是一些常见的算法：

1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：该算法基于朴素贝叶斯定理，通过计算文本中每个单词的概率，来预测文本属于哪一类别。

2. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：该算法通过将文本映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，来将文本分类。

3. 决策树（Decision Tree）：该算法通过建立一棵树状结构，将文本分为不同的分类。

4. 随机森林（Random Forest）：该算法是一种集成学习的方法，通过组合多个决策树来进行分类。

5. 神经网络（Neural Networks）：该算法通过多层神经元的计算，来对文本进行分类。

以上算法各有优缺点，需要根据具体的应用场景和数据特征来选择合适的算法进行文本分类。