MATLAB R2020b兼容的glmnet编译版：快速线性回归与Cox模型

资源摘要信息: "matlab代码cox-glmnet_matlab:为MATLABR2020，Windows1064位编译的glmnet" 知识点详细说明： 1. MATLAB版本兼容性问题：根据描述，Glmnet软件包在不同版本的MATLAB中可能存在兼容性问题。特别是，在MATLAB R2020a版本上，原始的Glmnet代码会导致软件崩溃，说明在R2020a或更早版本中存在兼容性问题。编译者针对Windows 10 64位的MATLAB R2020b进行了特别的编译，表明在R2020b及之后的版本中，软件应该能够稳定运行。 2. 软件包更新与改进：编译者提到了对cvglmnet.m文件的修复以及更新了用于并行计算的函数（从matlabpool到parpool），这表明软件包在功能和性能上进行了优化。更新点在于提升了软件的并行计算能力，使用了更现代的并行计算接口，这有助于提高在现代多核处理器上的计算效率。 3. 软件包功能介绍：Glmnet是为拟合多种回归模型而设计的高效软件包，它能够处理线性回归、逻辑回归、多项式回归、泊松回归和Cox比例风险模型等多种统计模型。它在性能上优于MATLAB内置的统计和机器学习工具箱中的lassoglm函数，因此在需要进行大规模回归分析时，Glmnet是一个更有吸引力的选择。 4. 代码编译和系统要求：由于原始的Glmnet代码是基于Fortran语言编写的，因此需要针对特定的操作系统和MATLAB版本进行编译。在本例中，为Windows 10 64位系统和MATLAB R2020b版本编译的glmnet代码已经完成。这暗示了软件包可能无法直接在不兼容的操作系统或MATLAB版本上运行，需要适当的编译步骤来确保兼容性。 5. 使用说明：编译者指出，用户只需下载含有编译好的Glmnet代码的文件夹，并将其添加到MATLAB的路径中，就可以直接运行GLM（广义线性模型）了。这显示了软件包的即插即用性，即用户不需要对软件进行复杂的配置，只需进行简单的安装步骤即可开始使用。 6. 软件包的开源属性：标签"系统开源"表明该软件包遵循开源协议，允许用户自由地获取、使用、修改和分发软件及其源代码。开源软件能够带来透明度和社区支持，这使得用户能够共同改进软件，并为特定需求定制功能。 7. 文件名称列表：提供的文件名称列表为"glmnet_matlab-master"，这表明用户可以访问到主分支的最新版本，并且可能包含了master版本中所有的功能和更新。"master"通常指的是软件包或项目的主分支，代表了最稳定且最新的版本。 总结来说，本资源提供了针对MATLAB R2020b和Windows 10 64位系统编译的Glmnet软件包，它在功能上覆盖了多种回归模型的拟合，性能上优于MATLAB内置的相关工具，并且是开源的，用户可以轻松地在自己的系统上安装和使用。软件包的更新包括修复bug和提高并行计算能力，以适应现代计算需求。