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Lasso 和 Logistic Lasso 的快速方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种快速方法来解决压缩感知、Lasso回归和逻辑回归问题。通过使用主动集方法迭代运行适当的解算器，我们设计了一种更新主动集的策略，实现了大幅加速。在实验中，我们的方法相对于其他解算器的速度提升分别为31.41倍、25.64倍和30.67倍。
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关键要点
- 提出了一种快速方法来解决压缩感知、Lasso回归和逻辑回归问题。
- 使用主动集方法迭代运行适当的解算器。
- 设计了一种更新主动集的策略，实现了大幅加速。
- 相对于GPSR、lassoglm和glmnet等解算器，速度提升显著。
- 压缩感知问题的速度提升为Gaussian合奏31.41倍，二元合奏25.64倍。
- Lasso回归的速度提升为GPSR的30.67倍。
- 逻辑回归实验中，与lassoglm的速度提升为11.95倍，与glmnet的速度提升为1.40倍。
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