本文介绍了一种机器学习模型，可以在不同的自动化水平下运行，在人类辅助下进行正则化回归，并且通过将目标函数表示为非递减子模函数的差异来解决 NP 难题，该算法对于回归模型预测错误率最高的样本案例取得了最优解。

Sep, 2019

本论文研究了通过机器学习解决 NP 困难问题的可行性，指出了训练数据的易变性及其对模型的影响，并提出了改进的方法来适应这个问题。该方法被应用于非线性、非凸、离散组合问题的求解，取得了有效的结果。

Jun, 2021

支持向量机（SVM）是用于二分类的广泛研究的监督学习模型。半监督支持向量机（S3VMs）通过利用有标签和无标签数据，扩展了传统的 SVM 分类器，旨在在存在无标签数据的情况下最大化样本间的边界，以实现比传统 SVM 更高的准确性和鲁棒性。本文提出了一种新的基于半定规划（SDP）松弛的 S3VMs 分支定界方法。我们应用基于最优性的界限加强方法来限制可行集。箱约束使我们能够包括有效不等式，增强下界。与文献中提供的界限相比，所得到的 SDP 松弛提供了显著更强的界限。至于上界，则利用 SDP 松弛的解定义局部搜索。计算结果突显了该算法的效率，展示其解决数据点数量比文献中的解决数量多 10 倍的实例的能力。

Dec, 2023

机器学习中的好斗现象及其解决方案的研究，通过将分类问题建模为一种游戏的方式，提出了一种近乎最优的、能够抵抗 “好斗” 现象的分类器设计算法，尤其对于一类自然代价函数而言，该算法在计算上也是高效的。

Jun, 2015

研究如何通过随机模型和基于子模块的贪婪算法来选择训练示例以教导学习者分类规则，并证明该策略具有较高的实用性和有效性。

Feb, 2014

采用贪婪算法，该论文发现了一种可比或更好性能的预测集构造方法，该方法能帮助基于预测集的决策支持系统有效解决分类任务。

May, 2024

本文阐述了机器学习中的非凸优化问题和直接方法在此领域的成功应用，旨在介绍这一领域的文献和分析非凸问题的简单程序工具。

Dec, 2017

探究人类计算中是否存在一种有意义的凸目标函数，以及是否存在可保证人类计算中凸性推理的合理客观函数。

Nov, 2014

我们提出了一种新颖的支持向量机模型，通过在问题表达中引入性能约束来考虑误分类成本。具体而言，我们的目标是寻求具有最大间隔的超平面，使得误分类率低于给定的阈值。通过解决一个具有线性约束和整数变量的二次凸问题来获得最大间隔超平面。我们的实验结果表明，我们的模型可以使用户在一个类别上对误分类率进行控制，并且运行时间可行。

Dec, 2023

本文提出一种针对子模函数的数据学习算法，可用于数据概括、特征选择和主动学习等机器学习领域。通过将贪婪最大化算法的输出解释为项目序列的分布，本文提出一种可微的方式对模型进行优化。实证研究表明，该方法对解决实际场景中的推荐和图像概括等问题有较好的效果。

Mar, 2018