linkedin上面的职位有盼头么# JobHunting - 待字闺中
g*n
1 楼
http://math.stackexchange.com/questions/1664018/is-there-an-ite
主要两个问题
1.U比较大的时候 没法直接算的时候怎么处理 LSMR只能解决Sparse的时候 如果不是
Sparse 是不是没办法了
2.后半个问题 如何iteratively得到theta， LSMR虽然简化了算法 但还是要存整个U
如果U过大 有memory问题的话怎么处理 我看下面的回答 用gradient descent根据
error function来算，但error function还是需要以前的data y_i u_i 有没有办法在
新的data进来的时候只用现有的data来update theta同时minimize error of whole
history, 比如theta_(i)=f(theta_(i-1),y_i, u_i)
主要两个问题
1.U比较大的时候 没法直接算的时候怎么处理 LSMR只能解决Sparse的时候 如果不是
Sparse 是不是没办法了
2.后半个问题 如何iteratively得到theta， LSMR虽然简化了算法 但还是要存整个U
如果U过大 有memory问题的话怎么处理 我看下面的回答 用gradient descent根据
error function来算，但error function还是需要以前的data y_i u_i 有没有办法在
新的data进来的时候只用现有的data来update theta同时minimize error of whole
history, 比如theta_(i)=f(theta_(i-1),y_i, u_i)
