online learning

最新推荐文章于 2023-01-08 09:48:23 发布
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#online-learning #ftrl

本文介绍了FTRL（Follow the Regularized Leader）算法的在线学习应用案例，并分享了一篇详细的技术文章链接，旨在帮助读者深入了解FTRL算法在实际场景中的部署与优化。
理解Online Learning
漫步量化
04-13 1083
online learning Online Learning的优化目标是整体的损失函数最小化。 传统的训练方法，模型上线后，更新的周期会比较长（一般是一天，效率高的时候为一小时），这种模型上线后，一般是静态的（一段时间内不会改变），不会与线上的状况有任何互动，假设预测错了，只能在下一次更新的时候完成更正。Online Learning训练方法不同，会根据线上预测的结果动态调整模型。如果模型预...
在线学习(online learning)——Chapter 1 What is online learning
weixin_47692652的博客
01-11 5017
A Modern Introduction to Online Learning——Chapter 1 What is online learning
Incremental Learning vs Online Learning
chenxy_bwave的专栏
11-24 2965
关于Incremental Learning和Online Learning这两个概念之间的关系的一个概要性调查。我的结论是“Incremental Learning包括Online Learning”
Online Learning算法理论与实践
行者无疆的博客
04-23 862
背景   Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动端推荐重排序的应用。 什么是Online Learning   准确地说，Online Learning并不是一种模型
用python实现 online learning
weixin_42605397的博客
01-08 379
在线学习是指通过不断地从数据中学习而不是一次性加载所有数据来更新模型的机器学习方法。 在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 Partial_Fit 函数来实现在线学习。 例如，下面的代码展示了如何使用在线学习来训练一个线性支持向量机 (SVM)： from sklearn.linear_model import SGDClassifier # 创建一个线性 SVM ...
开源在线机器学习Online Learning/Incremental Learning库-creme介绍
Garvin的专栏
08-13 2222
最近在学习实时机器学习或者说增量学习相关的内容，目前中文资料相关的介绍非常少，今天借着creme这个库介绍下Online Learning的原理，以及Online Learning和Batch Learning的一些区别。 1 Online Learning和Batch Learning的区别 Batch就是目前常用的计算模式，需要离线数据，离线训练，离线评估，然后上线。 离线的好处就是比较稳定，可以用大的数据量去训练和评估，如果模型效果不好也方便替换。 OnlineLearning更多地是一个实时
在线学习(online learning)总结
qq_32425417的博客
03-11 5575
最近研究在线学习，对理论和工程化做一些记录与总结，供以后回顾。话不多说，直接进入正题。 一、背景 传统机器学习开发流程基本是：数据收集->特征工程->模型训练->模型评估->保存模型->线上模型预测。这种方式有一定的缺陷，主要体现在以下方面： . 模型更新周期慢，不能有效反映线上变化，最快小时级，一般天级甚至周级； . 模型参数少，预测效果差；模型参数多，线上预测时需要内存大，QPS无法保证； 并且，在互联网行业，数据量往往特别大，几百...
Online Learning、Offline Learning
IS_MOKE的博客
10-24 1294
参考 举个例子, 在玩俄罗斯方块的时候, 你只能看到当前的方块是什么(有可能还能看到下一个方块是什么), 你需要根据当前的方块进行决策, 这种基于当前信息的决策过程就是在线算法(online algorithm). 而当你能知道整个方块序列是什么的时候, 你可能会有不一样的决策, 比如"这个方块可以放在左边这个地方, 这样和10步以后的那个方块就能凑在一起消掉", 这种基于全局信息的决策过程就是离线算法(offline algorithm). 在机器学习(包括深度学习)中, "方块"指的是数据. 我们通常做
【转】什么是Online Learning
xulei_cow的博客
01-03 6343
最近在学习实时机器学习或者说增量学习相关的内容，目前中文资料相关的介绍非常少，今天借着creme这个库介绍下Online Learning的原理，以及Online Learning和Batch Learning的一些区别。 1 Online Learning和Batch Learning的区别 Batch就是目前常用的计算模式，需要离线数据，离线训练，离线评估，然后上线。 离线的好处就是比较稳定，可以用大的数据量去训练和评估，如果模型效果不好也方便替换。 OnlineLearning更多地是一个
Online learning system
最新发布
03-15
ASP在线学习系统是一个基于Active Server Pages（ASP）技术开发的网络教学平台。ASP是一种服务器端脚本环境，可以用来创建和运行动态网页或web应用程序。ASP允许网页设计者在服务器端执行程序，再将执行的结果返回到...
online learning A comprehensive Survey.pdf
11-01
在线学习是一种机器学习方法的集合，在这种学习方法中，学习者尝试通过一次一个地从序列数据实例中学习来解决一些预测（或任何类型的决策）任务。在线学习的目标是最大化在线学习者在给定先前预测/学习任务的正确...
GST-memristor-based online learning neural networks
02-07
Online learning has been used to solve the problem, most of which is based on least mean square (LMS). However, it is inefficient to implement the LMS on conventional digital hardware, because of the...
微平均 宏平均 微平均(准确率、召回率、f1-score相等) 以及 TP、TN、FP、FN的理解
Lord_sh的博客
07-08 4267
一种计算方法是把所有类别的一次性都考虑进来，计算类别预测的准确率。（微平均） 另外还有一种是对每个类别分开考虑，计算单独每个类别的准确率，最后再进行算术平均得到该测试集的准确率。（宏平均） 其中微平均 recall = precise = f1-score 无论是二分类还是多分类， 因为要统计所有的类别， 所以TP为各个类别分对的数目的总和， FP= FN 为各个类别分错数目的总和，recall = precise = 正确分类 / (正确分类 + 错误分类) https://zhuanlan..
对训练样本分布不均的思考
Lord_sh的博客
11-21 2203
背景 最近自己做一个游戏激活&付款预测的比赛，正负样本极其不均衡 正样本：51969 负样本：87529147867(875亿+) 和同事讨论之后+查资料之后，对正负样本不均有了一些新的理解。 最后的理解 样本的正负不均衡和模型学不好没有一定的联系。 对于正负样本不均衡，但是正负样本都足够多的情况，模型还是可以学好的。可能数量巨多的那一类会过拟合。 对于某类样本不够多的情况，需要提高该类权重或者新增该类样本。 对于某类样本绝对多，并且噪声大的情况，对该类样本负采样，会减...
Learning To Rank 三种方法
Lord_sh的博客
10-08 959
文章地址 https://blog.youkuaiyun.com/huagong_adu/article/details/40710305 1. RankNet 2. LambdaRank lambda 即  3. LambdaMart
第二届易观算法大赛——性别年龄预测
Lord_sh的博客
06-17 938
https://www.tinymind.cn/competitions/43 一、 数据类型 (1) 设备数据：每个设备上的应用安装列表，设备应用名都进行了hash处理【deviceid_packages.tsv】 deviceid 安装设备id列表 00009270c4ec26e1d76f5d86847009c9 1896072db9ce6406febfc17f681c2086,90cb852cf345e04d508fe03f74089183,8c8544b6c129ad4a431
scikit-learn 数据预处理
Lord_sh的博客
07-29 919
https://www.jianshu.com/p/580688e4a069
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