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于 2020-06-30 发布文件大小:96KB

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代码说明：

最优化方法之近端梯度下降法，适用于L1正则项的最优化。(Proximal gradient descent)

文件列表：

copt-master
...........\.coveragerc,120,2017-05-06
...........\.travis.yml,1771,2017-05-06
...........\copt
...........\....\data
...........\....\....\img1.csv,259145,2017-05-06
...........\....\datasets.py,3018,2017-05-06
...........\....\gradient.py,14449,2017-05-06
...........\....\primal_dual.py,3634,2017-05-06
...........\....\randomized.py,12724,2017-05-06
...........\....\tv_prox.py,7132,2017-05-06
...........\....\utils.py,5290,2017-05-06
...........\....\__init__.py,299,2017-05-06
...........\doc
...........\...\conf.py,9977,2017-05-06
...........\...\index.rst,1239,2017-05-06

...........\...\make.bat,6721,2017-05-06
...........\...\Makefile,7168,2017-05-06
...........\...\notes.rst,259,2017-05-06
...........\examples
...........\........\plot_accelerated.py,1070,2017-05-06
...........\........\plot_asynchronous.py,1038,2017-05-06
...........\........\plot_tv_comparison.py,4178,2017-05-06
...........\........\README.txt,17,2017-05-06
...........\htm" target=_blank>LICENSE,1507,2017-05-06
...........\README.rst,1168,2017-05-06
...........\requirements.txt,49,2017-05-06
...........\setup.py,869,2017-05-06
...........\tests
...........\.....\test_gradient_descent.py,2386,2017-05-06
...........\.....\test_primal_dual.py,2974,2017-05-06
...........\.....\test_prox.py,2028,2017-05-06

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