zeroSR1

Version 1.0.0.0 (188 KB) von Stephen Becker

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

https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1

Verfolgen

0.0

(0)

541 Downloads

Aktualisiert 18. Apr 2018

Lizenz auf GitHub anzeigen

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

Zitieren als

Stephen Becker (2024). zeroSR1 (https://github.com/stephenbeckr/zeroSR1), GitHub. Abgerufen26. November 2024.

Kompatibilität der MATLAB-Version

Erstellt mit R2011a

Kompatibel mit allen Versionen

Plattform-Kompatibilität

Windows macOS Linux

Tags Tags hinzufügen

Quellenangaben

Inspiriert von: 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

Inspiriert: 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

Versionen, die den GitHub-Standardzweig verwenden, können nicht heruntergeladen werden

Version	Veröffentlicht	Versionshinweise
1.0.0.0	18. Apr 2018

Um Probleme in diesem GitHub Add-On anzuzeigen oder zu melden, besuchen Sie das GitHub Repository.