zeroSR1

Versione 1.0.0.0 (188 KB) da Stephen Becker

Very fast code for solving lasso and non-negative least-squares problems

https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1

Segui

0.0

(0)

540 download

Aggiornato 18 apr 2018

Visualizza la licenza su GitHub

Proximal gradient algorithm for convex optimization, using a diagonal +/- rank-1 norm. Uses special tricks to allow the use of a quasi-Newton methods.

Cita come

Stephen Becker (2024). zeroSR1 (https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1), GitHub. Recuperato novembre 23, 2024.

Compatibilità della release di MATLAB

Creato con R2011a

Compatibile con qualsiasi release

Compatibilità della piattaforma

Windows macOS Linux

Categorie

Mathematics and Optimization > Optimization Toolbox > Least Squares > Linear Least Squares >

Scopri di più su Linear Least Squares in Help Center e MATLAB Answers

Tag Aggiungi tag

Riconoscimenti

Ispirato da: 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

Ispirato: mex interface for bound constrained optimization via ASA

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!

setup_zeroSR1

algorithms

zeroSR1

paperExperiments/Lasso

proxes

smoothFunctions

tests

utilities

Le versioni che utilizzano il ramo predefinito di GitHub non possono essere scaricate

Versione	Pubblicato	Note della release
1.0.0.0	18 apr 2018

Per visualizzare o segnalare problemi su questo componente aggiuntivo di GitHub, visita GitHub Repository.