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Primal Averaging: A New Gradient Evaluation Step to Attain the Optimal Individual Convergence 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 835-845
作者:  Tao, Wei;  Pan, Zhisong;  Wu, Gaowei;  Tao, Qing
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Convergence  Convex functions  Machine learning  Optimization methods  Linear programming  Cybernetics  Individual convergence  machine learning  mirror descent (MD) methods  regularized learning problems  stochastic gradient descent (SGD)  stochastic optimization  
A general soft method for learning SVM classifiers with L-1-norm penalty 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2008, 卷号: 41, 期号: 3, 页码: 939-948
作者:  Tao, Qing;  Wu, Gao-Wei;  Wang, Jue
收藏  |  浏览/下载：208/0  |  提交时间：2015/11/08
Support Vector Machines  Classification  Nu-svms  Nearest Points  Gilbert's Algorithms  Schlesinger-kozinec's Algorithms  Mitchell-dem'yanov-malozemov's Algorithms  Soft Convex Hulls  
A generalized S-K algorithm for learning v-SVM classifiers 期刊论文
PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2004, 卷号: 25, 期号: 10, 页码: 1165-1171
作者:  Tao, Q;  Wu, GW;  Wang, J
收藏  |  浏览/下载：128/0  |  提交时间：2015/11/06
Statistical Machine Learning  Support Vector Machines  Classification  V-svm  S-k Algorithms  Soft Convex Hulls