Feature Hashing
GanchevとDredzeはランダムなハッシュ関数を使って特徴量をもともとの1000分の数10程度に落としてテキスト分類を行い、符号に関するハッシュ関数を使わない場合でさえ、Feature Hashingは分類精度に悪影響を及ぼさないことを示している。
Weinbergerらはアレンジしたハッシュ関数をスパムフィルタリングの問題に応用し、これをマルチタスク学習(英語版)の問題に定式化した。ここで入力特徴量はユーザーと特徴量のペアになっており、パラメータベクトルが数10万人のユーザーに対するグローバルなフィルターであると共にユーザーごとのフィルターとして機能する。これによってフィルターの精度が上がることを確かめられた。