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Hyperparameters
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揭示一种新的单类分类模型元分类方法
研究人员开发了一种新颖的单类分类（OCC）模型元分类方法，将它们视为正常性排序。该方法利用最近邻和排序相关性度量，根据训练数据集、算法和超参数对 OCC 模型进行分类。所提出的技术在分类模型时，尤其是在按数据集分类模型时，表现出高准确性，并为分类 OCC 模型、数据集和排序提供了一个统一的解决方案。
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新方法通过集成模型和最坏情况分布分析增强鲁棒优化
研究人员开发了用于分布鲁棒优化（一种考虑数据分布不确定性的技术）的新方法。一种方法是集成分布鲁棒贝叶斯优化（Ensemble Distributionally Robust Bayesian Optimization），它使用模型集成来提高鲁棒性并实现理论上的次线性遗憾界限。另一篇论文介绍了分布鲁棒多目标优化（DR-MOO），其算法在最坏情况分布下最小化目标，从而提高了样本复杂度。此外，还提出了一个用于分布鲁棒学习的框架，以优化一阶方…