根据给定的文本数据集，使用机器学习算法建立一个文本分类器。输入应该包括数据集的示例。 
数据集：IMDB电影评论数据集，包括50000个带标签的电影评论
可以使用如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、决策树等机器学习算法建立文本分类器，输入数据应该是IMDB电影评论数据集中的50000个带标签的电影评论。需要将文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等步骤，然后将处理后的文本转换为数值特征表示以供机器学习算法使用。还需要将数据集随机划分为训练集和测试集，并使用交叉验证等方法对算法进行评估和调优。