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邻近点梯度法与交替方向乘子法求解LASSO的性能比较分析

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摘要正则化模型是机器学习、压缩感知与推荐系统等领域的一类重要模型,其具有变量选择与稀疏化处理等功能,可以有效地避免模型的过拟合,完成信号重建或矩阵补全等工作。对稀疏正则化模型进行介绍,分析邻近点梯度算子与交替方向乘子法等最新的求解方法,并对它们的性能进行比较分析。

DOI pd5eqo0md7/1575171

作者陆萍

机构地区不详

出处《现代计算机：中旬刊》 2015年11期

关键词正则化模型 LASSO 邻近点算法交替方向乘子法

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2015年11月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

现代计算机：中旬刊

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