Métodos de primer orden linealmente convergentes y amigables con la GPU para certificar GLMs óptimos $k$-sparse
Métodos efectivos para certificar modelos lineales generalizados (GLMs) óptimos con un número reducido de variables, conocido como $k$-sparse, optimizando así el rendimiento y la eficiencia del análisis de datos.