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坐标下降法在稀疏学习中的循环与随机选择收敛性对比

2026-07-27 12:38:34

坐标下降法在稀疏学习中的循环与随机选择收敛性对比坐标下降法是一种迭代优化算法，每次只更新目标函数中的一个坐标（变量），而固定其他坐标。在稀疏学习问题（例如Lasso回归）中，这种方法效率极高。坐标的选择策略直接影响收敛速度：最常用的是循环选择（按固定顺序轮流）和随机选择（均匀随机抽取）。下面我们通

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