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위 Probabilistic classification 방법에서 사용된 데이터 구조는 Machine learning 방법에서 사용되는 분류방법에 바로 적용할 수 있 다. 예를 들면, 와 를 데이터행렬(design matrix) 을 분류변수 벡터 (target vector)로 간주하면 바로 Logistic regression model 방법 (Nelder and Wedderburn, 1972)을 적용할 수 있다. 물론 TF-IDF 에서 제공하는 가중치를 활용하면 Weighted logistic regression model 방법을 적용할 수도 있다. 이 밖에도 Support vector machine (Joachims, 1998), Decision tree(Quinlan, 1993; Kim et al., 2001), Neural network(Bishop, 1995) 방법 등 다양한 방법을 적용할 수 있다.
Machine learning 에 사용하는 분류방법에 위의 Probabilistic classification 방법에서 사용한 데이터 구조를 바로 적용 가능하다.