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用稀疏数据解方程组
我正在尝试求解一组具有40个自变量（x1，...，x40）和一个因变量（y）的方程式。方程的总数（行数）为〜300，我想求解40个系数的集合，该系数最小化y和预测值之间的总平方误差。 我的问题是矩阵非常稀疏，我不知道用稀疏数据解方程组的最佳方法。数据集的示例如下所示： y x1 x2 x3 x4 x5 x6 ... x40 87169 14 0 1 0 0 2 ... 0 46449 0 0 4 0 1 4 ... 12 846449 0 0 0 0 0 3 ... 0 .... 我目前正在使用一种遗传算法来解决此问题，得出的结果大约是观察到的和预期的两个差异。 任何人都可以提出能够解决稀疏数据方程组的不同方法或技术吗？