你可以采取以下步骤来训练一个分类器，针对句子 “我想买一本书” 进行分类：

1. 准备数据集：首先，你需要准备一个数据集来训练你的分类器。这个数据集应该包含大量不同的句子，每个句子都要有相应的标签，表示它们是否与句子 “我想买一本书” 相关。

2. 数据预处理：对于每个句子，你需要进行分词，将句子转换为单词序列。然后，你可以使用词袋模型或词嵌入模型来将每个单词向量化。最后，将向量化后的单词拼接起来，形成一个表示句子的固定长度的向量。

3. 模型选择： 选择一个合适的机器学习模型来训练分类器。 这取决于你的数据和需求。 常见的监督学习算法包括决策树，朴素贝叶斯, 支持向量机（SVM），以及神经网络。

4. 训练分类器： 根据数据训练分类器。可以使用交叉验证方法来优化超参数设置，目的是获得更好的分类结果。

5. 评估模型： 在测试集上评估模型的准确率，进一步调整模型参数，直到获得可接受的性能。

6. 使用分类器：当你的分类器训练完成后，你就可以使用它来预测新句子是否与句子 “我想买一本书” 相关了。输入一个新的句子，模型会输出一个概率值，表明该句子与目标句子相关的可能性。

注意, 这只是
训练一个针对句子“我想买一本书”的分类器。