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Madelon
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新的随机顺序搜索方法解决了高维特征选择问题
研究人员开发了一种名为随机顺序搜索（SSS）的新方法，用于处理超高维数据集中的特征选择。该方法克服了传统顺序子集搜索方法在维度增加时计算上不可行的局限性。SSS 使用一种有预算的采样步长算子对，用每步固定数量的候选评估替换了全扫描，使得成本与维度无关。该论文证明，浮动搜索的随机对应体 sSFFS 在高达 10,105 维的数据集上保持了很高的准则值，并且优于现有的排序方法。
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新的DSD正则化技术改进了病态核方法
研究人员开发了一种名为差分谱阻尼（DSD）的新型正则化技术，用于解决病态核方法，特别是最小二乘孪生支持向量机（LSTSVM）。DSD根据系统矩阵的特征值间隙结构自适应地调整其惩罚，在抑制损坏的特征向量的同时保留可靠的特征向量。与标准的Tikhonov正则化相比，该方法在GINA和Madelon等数据集上显示出更高的分类准确率，尤其是在处理高条件数和高维度问题时。