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新研究重新评估因果方向方法，发现结果被夸大
一篇题为“One Ruler”的新论文重新评估了在Tuebingen数据集上的因果方向方法，认为当前比较存在缺陷，因为采用了不同的协议。作者进行了一项“同一套方法”的重新评估，在没有参数调整的情况下将所有方法应用于相同的102对。他们引入了一个使用排序条件压缩的无参数基线，该基线取得了有竞争力的结果，并指出了测试集模型选择和显著性门控弃权等问题，这些问题夸大了已发表的数据。
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为 R、Python、Julia 和 C++ 发布新的 SLOPE 求解器
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。