毕加索：R和Python中用于高维数据分析的稀疏学习库
杰森·葛、李兴国、姜浩明、刘汉、张彤、王梦迪、赵拓; 20(44):1−5, 2019.
摘要
我们描述了一个名为picasso的新库，该库为各种稀疏学习问题（例如，稀疏线性回归、稀疏逻辑回归、稀疏泊松回归和缩放稀疏线性回归）实现了路径坐标优化的统一框架，并结合了有效的活动集选择策略。此外，该库允许用户选择不同的稀疏诱导正则化子，包括凸$\ell_1$、非oncex MCP和SCAD正则化子。该库是用\texttt{C++}编码的，具有用户友好的R和Python包装器。数值实验表明，毕加索可以有效地扩展到大型问题。
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