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优化阈值标记有序回归方法的并行算法
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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
本文介绍了有序分类量化的研究。作者创建了两个新的数据集，并对现有算法进行了实验比较。他们提出了一种新的正则化算法，取得了较好的性能。通过多个实际应用案例验证了他们的假设。
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关键要点
- 有序分类量化的研究逐渐受到关注，主要集中在二分类和多分类问题上。
- 本文创建了两个新的有序分类量化数据集，填补了之前的不足。
- 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。
- 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。
- 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。
- 通过多个实际应用案例验证了有序分布在实践中趋于平滑的假设。
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