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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
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
2015年11期
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