研究重审 HTNL 分层特征选择四类优化方法
原文标题：Rethinking Optimization Methods for Hierarchical Feature Selection
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论文对分层任务数值合取特征学习（HTNL）的四类优化方法——MM、变分二次型 VQF、ADMM 与加权组 lasso——做统一诊断。分析表明 VQF 与 MM 在匹配更新下代数等价，并提出 ADMM-Bisect 改进近阈值块处理。在 11 项社会动荡与流感监测任务上，VQF 取得最高平均 AUC 且支持集最紧凑。
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