研究人员为 R、Python、Julia 和 C++ 开发了新的软件包，可高效求解排序 L-1 惩罚估计 (SLOPE) 问题。这些软件包利用混合坐标下降算法，能够拟合具有各种损失函数的广义线性模型，包括高斯、二项式、泊松和多项逻辑回归。基准测试表明，这些新实现比现有的 SLOPE 求解器在速度和内存效率方面表现更好，支持稀疏和内存外矩阵以实现灵活的数据处理。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍统计计算新软件的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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