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解线性系统的高效加速坐标下降方法和更快的算法
该论文介绍了如何加速随机坐标下降方法，提高收敛速度，同时又不用支付每次迭代的代价。它提出了一个新的通用方法，并证明它的收敛性，并在多个领域中获得更快的渐近运行时间。
PDF11 years ago
稀疏受限非线性优化：最优性条件和算法
本文研究了在稀疏约束下最小化一般连续可微函数的问题，并根据不同的最优性标准提出了三个数值算法：迭代硬阈值法、贪心算法和部分稀疏单纯形法来找到满足最优性标准的点，并分析了这些方法的理论收敛性和与导出的最优性条件的关系。
PDF12 years ago
L1 正则化损失函数的并行坐标下降优化算法
采取 Shotgun 算法并在 Lasso 回归和稀疏逻辑回归方面进行了综合的理论和实证研究，证明了该算法在大规模问题上的扩展性表现非常优越。
PDF13 years ago
关于群 Lasso 和稀疏群 Lasso 的说明
该论文探讨了基于群回归的线性模型问题，提出了一种更加通用的罚函数，该罚函数将 L1 范数和群 L2 范数相融合，可以同时稀疏化群和个体特征。此外，为了解决该问题，提出了一种基于坐标下降的高效算法，该算法也适用于处理非正交模型矩阵的群回归的一
PDF15 years ago
线性约束的随机方法：收敛速度和条件数
研究随机算法和线性代数条件数，以提高坐标下降和迭代投影算法，在一些概率分布下，提高收敛速度。此外，进一步讨论以度量正则性假设下凸系统的推广及其与 ill-posedness 的距离的关系。
PDF16 years ago
Lasso 惩罚回归的坐标下降算法
本文研究了基于 lasso 惩罚的回归问题，并提出了两个非常快的算法来估计回归系数，其中一个算法基于循环坐标下降，而另一个基于贪心坐标下降和 Edgeworth 的算法。此外，如果对参数进行分组并对每个组进行惩罚，则可以将现有算法扩展到新领
PDF16 years ago