【源碼】L1正則化的快速優化方法：算法比較研究及兩種新方法

L1正則化對於特徵選擇是有效的，但是由於1-範數的不可微性，最終的優化是具有挑戰性的。 L1 regularization is effective for featureselection, but the resulting optimization is challenging due to thenon-differentiability of the 1-norm. 在本文中，我們對目前

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