本文介绍了 10 种使用 Python进行文本分类的机器学习方法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、逻辑回归、K-近邻算法、决策树、梯度提升树、XGBoost、LightGBM和神经网络。每种方法都提供了详细的理论知识和代码示例，帮助你理解和应用这些技术。最后，我们通过一个实际的情感分析案例，展示了如何将这些方法应用于实际问题中。
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