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截断Hinge损失能够获得更为稀疏的支持向量,因此在鲁棒性上有显著的优点,但却由此导致了难以求解的非凸问题.MM(Majorization Minimization)是一种求解非凸问题的一般框架,多阶段MM策略已经在稀疏性上取得了很好的效果,但是计算复杂度较高.另一方面,非精确线搜割平面方法可以高效求解线性支持向量机问题.针对截断L1 SVM(L1 Support Vector Machine)这一非凸非光滑问题,提出一种基于非精确线性搜索的多阶段割平面方法,避免每个阶段都进行批处理求解,克服了计算复杂度