摘要： L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段，同时L1范数也是L0范数的松弛范数。求解L1正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的。 考虑一个这样的问题： minx f(x)+λg(x) x∈Rn，f(x)∈R，这里f(x)是一个二阶可微的凸函数，g(x)是一个凸函数（或许不可导），如上面L 阅读全文