zeroSR1

Versione 1.0.0.0 (196 KB) da Stephen Becker

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

https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1

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Aggiornato 27 dic 2024

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

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Stephen Becker (2026). zeroSR1 (https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1), GitHub. Recuperato gennaio 23, 2026.

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 >

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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

setup_zeroSR1

algorithms

zeroSR1

paperExperiments/Lasso

proxes

smoothFunctions

tests

utilities

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Versione	Pubblicato	Note della release
1.0.0.0	27 dic 2024

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