L0Learn：基于 L0 正则化的可扩展稀疏学习软件包
机器学习
2023-06-12 v2 数学软件
统计计算
机器学习
摘要
我们提出 L0Learn：一个使用 正则化进行稀疏线性回归与分类的开源软件包。L0Learn 实现了基于坐标下降和局部组合优化的可扩展近似算法。该软件包使用 C++ 编写，并提供了易于使用的 R 和 Python 接口。L0Learn 能够处理具有数百万特征的问题，在运行时间和统计性能上均达到与最先进的稀疏学习软件包相媲美的水平。L0Learn 可在 CRAN 和 GitHub 上获取（https://cran.r-project.org/package=L0Learn 和 https://github.com/hazimehh/L0Learn）。
引用
@article{arxiv.2202.04820,
title = {L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization},
author = {Hussein Hazimeh and Rahul Mazumder and Tim Nonet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04820},
year = {2023}
}
备注
Accepted to JMLR (MLOSS)