This paper mainly focus on the text classification algorithms.
本文研究文本的自动分类算法。
参考来源 - 文本分类算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
When massive data is involved, traditional classification algorithms become inefficient.
在数据量很大时，原有的数据分类方法变得失效。
Most pattern classification algorithms rely heavily on the shape of the signal, which can vary considerably with frequency.
因为大多数模式分类算法与信号的形状密切相关，而信号的形状很大程度上随检测频率的变化而变化。
Existing data classification algorithms may be mainly divided into two kinds: Active learning methods and lazy learning methods.
现有的数据分类算法大体可以划分为两大类：积极学习方法与消极学习方法。
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