【摘 要】
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Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）是目前广为应用的一种稀疏特征选择算法。经典的Lasso算法通过对高维数据进行特征选择一定程度上降低了计算开销,然而
【机 构】
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中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院
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Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）是目前广为应用的一种稀疏特征选择算法。经典的Lasso算法通过对高维数据进行特征选择一定程度上降低了计算开销,然而,求解Lasso问题目前仍面临诸多困难与挑战,例如当特征维数和样本数量非常大时,甚至无法将数据矩阵加载到主存储器中。为了应对这一挑战,Screening加速技巧成为近年来研究的热点。Screening可以在问题优化求解之前将稀疏优化结果中系数必然为0的无效特征筛选出来并剔除,从而极大地降
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