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hinge loss
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New sampling bounds achieve optimal error for regularized classification
研究人员为正则化分类开发了新的采样界限，在广泛的 Lipschitz 连续损失函数上实现了最优的 $(1\pm\varepsilon)$-相对误差。该研究提出了改进的采样复杂度界限，具体来说，对于 L2 正则化是 $k^2/\varepsilon^2$，对于 L1 正则化是 $k/\varepsilon^2$。这些发现依赖于简单的均匀或范数采样，并且通过改进的论证来避免重复计数问题，显著优于之前的敏感性采样界限。
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New RFLkPC method robustly handles outliers in k-plane clustering
Researchers have introduced a new method called Robust Fuzzy local k-plane clustering (RFLkPC) to address limitations in traditional k-plane clustering. This new approach combines hinge loss and L1 norm to create a mixt…