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텍스트 검색, 라우팅, 범주화 및 기타 정보 검색(IR) 작업을 위한 시스템은 선형 분류기에 크게 의존합니다. 우리는 Widrow-Hoff 알고리즘과 EG 알고리즘이라는 두 가지 머신 러닝 알고리즘을 선형 텍스트 분류기를 훈련하는 데 사용할 것을 제안합니다. 대부분의 IR 방법과는 달리, 이론적 분석은 이러한 알고리즘의 성능 보장과 파라미터 설정에 대한 지침을 제공합니다.
Lewis et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.
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