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GL-TSVM：一种具有守护损失函数的稳健平滑双支持向量机
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型损失函数——守护损失（G-loss），以增强双支持向量机（TSVM）在面对噪声和异常值时的稳健性。通过引入G-loss并结合正则化项，提出了GL-TSVM分类器，在多种数据集上表现优越，尤其在生物医学领域展现了强大的竞争力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型损失函数——守护损失（G-loss）。
- G-loss旨在增强双支持向量机（TSVM）在面对噪声和异常值时的稳健性。
- 结合G-loss和正则化项，提出了GL-TSVM分类器。
- GL-TSVM在多种数据集上表现优越，尤其在生物医学领域。
- 在乳腺癌和精神分裂症数据集上，GL-TSVM展现了强大的竞争力。
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