Very fast code for solving lasso and non-negative least-squares problems
Vous suivez désormais cette soumission
- Les mises à jour seront visibles dans votre flux de contenu suivi
- Selon vos préférences en matière de communication il est possible que vous receviez des e-mails
Proximal gradient algorithm for convex optimization, using a diagonal +/- rank-1 norm. Uses special tricks to allow the use of a quasi-Newton methods.
Citation pour cette source
Stephen Becker (2026). zeroSR1 (https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1), GitHub. Extrait(e) le .
Remerciements
Inspiré par : NNLS and constrained regression, predictor-corrector algorithm, nnls, active set algorithm, newton's algorithm for nnls, MTRON, LARS algorithm, LBFGSB (L-BFGS-B) mex wrapper, mex interface for bound constrained optimization via ASA, nnls - Non negative least squares, Simple MATLAB example code and generic function to perform LASSO
A inspiré : mex interface for bound constrained optimization via ASA
Informations générales
Compatibilité avec les versions de MATLAB
- Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
- Windows
- macOS
- Linux
Les versions qui utilisent la branche GitHub par défaut ne peuvent pas être téléchargées
| Version | Publié le | Notes de version | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 |
