什么是 skscope？

skscope 是一个强大的开源 Python 包，专门开发用于以最高效率解决稀疏约束优化（SCO）问题。由于 SCO 在机器学习、统计学、信号处理和其他相关领域的广泛适用性，skscope 可以在这些领域中找到广泛的应用。例如，它在解决经典的 SCO 问题（如变量选择，也称为特征选择或压缩感知）方面表现出色。更令人印象深刻的是，它超越了这一点，处理了各种有趣的现实世界问题：

1. 鲁棒变量选择

2. 非线性变量选择

3. 空间趋势过滤

4. 网络重建

5. 投资组合选择

上述示例仅展示了skscope能够有效解决的实际问题的一小部分。凭借其高效的优化算法和多功能性，skscope被证明是适用于广泛学科的宝贵工具。目前，我们在全面的示例库中提供了超过20个示例。