alphaPLM: 用于二分类问题的PLM模型的多线程实现

alphaPLM: 用于二分类问题的PLM模型的多线程实现

alphaPLM Multi-thread implementation of Piece-wise Linear Model(PLM) or Mixture of LR(MLR) with FTRL for binary-class classification problem. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alphaPLM

1. 项目基础介绍与主要编程语言

alphaPLM 是 Large Scale Piece-wise Linear Model (LS-PLM) 的一个单机多线程版本实现，主要用于解决二分类问题，如CTR预估。该项目基于C++语言进行开发，利用多线程技术提高模型的训练和预测效率。

2. 项目的核心功能

• 模型训练与预测：alphaPLM 实现了基于 FTRL (Follow The Regularized Leader) 优化算法的 PLM 或 MLR 模型，用于训练和预测二分类问题。
• 参数调节：项目提供了丰富的参数设置，包括但不限于u和w的初始化分布、FTRL超参数、正则化参数等，以满足不同场景下的模型需求。
• 多线程支持：项目支持多线程计算，有效利用现代多核CPU资源，加快模型的训练和预测速度。

3. 项目最近更新的功能包含

• 优化算法的改进：对FTRL优化算法进行了进一步的优化和调整，以提高模型的收敛速度和预测精度。
• 线程管理的增强：改进了多线程管理机制，使得模型在不同硬件配置下的并行效率更加稳定和高效。
• 参数设置的灵活性提升：增加了更多自定义参数，允许用户根据具体问题调整模型参数，以获得更好的性能。

请注意，以上内容是基于项目README的描述，具体功能可能需要进一步查看项目文档和代码实现。

alphaPLM Multi-thread implementation of Piece-wise Linear Model(PLM) or Mixture of LR(MLR) with FTRL for binary-class classification problem. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alphaPLM