Fungsi dasar R glm()
menggunakan Fishers Scoring untuk MLE, sedangkan glmnet
tampaknya menggunakan metode penurunan koordinat untuk menyelesaikan persamaan yang sama. Keturunan koordinat lebih hemat waktu daripada Fisher Scoring, karena Fisher Scoring menghitung matriks turunan urutan kedua, di samping beberapa operasi matriks lainnya. yang membuat mahal untuk dilakukan, sedangkan koordinat keturunan dapat melakukan tugas yang sama dalam waktu O (np).
Mengapa fungsi dasar R menggunakan Skor Fisher? Apakah metode ini memiliki keunggulan dibandingkan metode optimasi lainnya? Bagaimana perbandingan koordinat keturunan dan skor Fisher? Saya relatif baru untuk melakukan bidang ini sehingga bantuan atau sumber daya apa pun akan membantu.