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KNOCKOFF
KNOCKOFF
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新方法增强了针对不同人群和噪声数据的鲁棒特征选择
两篇新研究论文介绍了鲁棒特征选择的两种新方法。第一种方法 PopFS 通过平衡整体预测效益与对服务不足群体的保护来优化不同人群的特征收集，并在多个数据集和一项 COVID-19 实时预测研究中证明了其有效性。第二篇论文提出了一种基于假设检验的方法，该方法将特征选择置于理论基础上，通过可靠地恢复真实信号并提供统计上合理的标准，在模拟和实际应用中优于 Boruta 和 RFE 等现有方法。
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浏览器扩展隐藏亚马逊上的可疑品牌，对抗算法混乱
一款名为Knockoff的新浏览器扩展程序已被开发出来，以帮助用户过滤掉亚马逊上来自模糊或潜在欺诈品牌的商品。该工具由开发者Josh Pigford创建，是免费的开源工具，在用户设备上本地运行，并利用品牌名称结构和大小写等启发式方法来识别和隐藏这些列表。该扩展程序旨在让用户更好地控制搜索结果，对抗该平台算法上对低质量、关键词堆砌或付费推广的产品展示的推动。