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梯度增强滤波器在信号处理中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种可伸缩的基于前向特征选择的梯度提升决策树方法，适用于高维度下的搜索和推荐中的排名和相关模型构建。该方法可扩展到多任务设置，具有较好的理论性能和计算保证。与现有方法相比，模型性能度量相当，但训练时间有显著提升。
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关键要点
- 提出了一种可伸缩的基于前向特征选择的梯度提升决策树方法。
- 该方法适用于高维度下的搜索和推荐中的排名和相关模型构建。
- 具有较好的理论性能和计算保证。
- 方法可扩展到多任务设置，允许选择通用特征和任务特定特征。
- 与现有方法相比，模型性能度量相当，但训练时间显著提升。
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