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基于正则化的排序量化方法
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究有序分类量化问题，提出新的数据集和正则化算法，实验比较现有算法并取得性能提升。作者验证有序分布在实践中趋于平滑，通过多个实际应用案例进行了非正式验证。
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关键要点
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有序分类量化问题近年来受到更多关注，主要集中在二分类和多分类上。
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本文创建了两个新的有序分类量化数据集，弥补了之前数据集的不足。
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对现有的有序分类量化算法进行了实验比较，涵盖多个研究领域的算法。
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提出了一种新的正则化的有序分类量化算法，实验结果优于现有算法。
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新算法的性能提升源于正则化方法，防止不合理的有序估计。
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假设有序分布在实践中趋于平滑，并通过多个实际应用案例进行了非正式验证。
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