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MKL-$L_{0/1}$-SVM
该论文介绍了一种用于支持向量机（SVM）的多核学习框架（缩写为 MKL）以及使用 $(0, 1)$ 损失函数的方法。通过给出一些一阶次优性条件，进而设计了一种快速 ADMM 求解器来处理非凸和非光滑优化问题。对合成和真实数据集进行了广泛的数
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