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Learning with smooth Hinge losses 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2021, 卷号: 463, 页码: 379-387
作者:  Luo, JunRu;  Qiao, Hong;  Zhang, Bo
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Smooth Hinge loss  Convex surrogate loss  Support vector machine  Trust region Newton method  
On the separable nonlinear least squares problems 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS, 2008, 卷号: 26, 期号: 3, 页码: 390-403
作者:  Liu, Xin;  Yuan, Yaxiang
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separable nonlinear least squares problem  variable projection method  Gauss-Newton method  Levenberg-Marquardt method  trust region method  asymptotical convergence rate  data fitting  
An adaptive conic trust-region method for unconstrained optimization 期刊论文
OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, 2005, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 665-677
作者:  Han, QM;  Sun, WY;  Han, JY;  Sampaio, RJB
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trust-region method  conic model  Quasi-Newton method  non-linear programming  self-adjust strategy  
A new family of trust region algorithms for unconstrained optimization 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS, 2003, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 221-228
作者:  Dai, YH;  Xu, DX
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trust region method  global convergence  quasi-Newton method  unconstrained optimization  nonlinear programming  
Linear systems associated with numerical methods for constrained opitmization 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS, 2003, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 71-84
作者:  Yuan, Y
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constrained optimization  linear equations  Lagrange-Newton method  trust region  line search  
A modified trust region algorithm 期刊论文
OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, 2002, 卷号: 17, 期号: 4, 页码: 587-604
作者:  Zhu, ZW
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trust region method  quasi-Newton method  unconstrained optimization  nonlinear optimization