摘要：在大数据推荐算法中，经常使用大规模逻辑回归算法进行模型训练。在用方法解稀疏逻辑回归问题时，每一步迭代需要计算损失函数的虚梯度作为下降方向。
在大数据推荐算法中，经常使用大规模逻辑回归算法进行模型训练。在用owlqn方法解稀疏逻辑回归问题时，每一步迭代需要计算损失函数f(w)的“虚梯度”作为下降方向。请问下面哪一个是虚梯度的计算公式？
$$ diamond_i f(w) = egin{cases} partial_i^- f(w) & ext{ if } partial_i^- f(w) > 0 partial_i^+ f(w) & ext{ if } partial_i^+ f(w) < 0 0 & ext{ otherwise } end{cases} ight. $$
$$ diamond_i f(w) = egin{cases}
partial_i^- f(w) & ext{ if } partial_i^- f(w) < 0
partial_i^+ f(w) & ext{ if } partial_i^+ f(w) > 0
0 & ext{ otherwise }
end{cases}
ight.$$
$$ diamond_i f(w) = partial_i^+ f(w) - partial_i^- f(w) $$
$$ diamond_i f(w) = partial_i^ f(w) $$
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