FTRL之初学笔记

最新推荐文章于 2024-03-22 20:19:59 发布
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#python #机器学习 #ftrl

本文介绍了FTRL算法的理论基础，包括发展历程和相关论文，并提供了Python源码实现链接。在阅读源码过程中，作者发现一个关于负样本r采样处理的疑问，即如何在代码中实现r对logloss和梯度的缩放，但现有实现未明确展示这一细节。
最低0.47元/天 解锁文章
FTRL
z363115269的专栏
11-26 483
1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了：从已有的数据中提炼出最适合的模型参数，从而对未知的数据进行预测。当我们面对高维高数据量的场景时，常见的批量处理的方式已经显得力不从心，需要有在线处理的方法来解决此类问题。 在CTR预估中，经常会用到经典的逻辑回归（LR），而对LR的各维度参数进行估计的时候会用到最优化算法，常见的比如梯度下降（Gradient De
FTRL代码实现
猪逻辑公园
11-11 1717
FTRL（Follow The Regularized Leader）是一种优化方法，就如同SGD（Stochastic Gradient Descent）一样。这里直接给出用FTRL优化LR（Logistic Regression）的步骤： 其中pt=σ(Xt⋅w)pt=σ(Xt⋅w)是LR的预测函数，求出ptpt的唯一目的是为了求出目标函数（在LR中采用交叉熵损失函数作为目标函数）对参数...
FTRL算法
cswingman的博客
08-01 435
转载：https://blog.youkuaiyun.com/wenzishou/article/details/73558017
在线最优化求解(Online Optimization)-冯扬-2014.12.09.pdf
11-09
在线最优化求解(Online Optimization)-冯扬-2014.12.09.pdf
在线最优化算法梳理
qq_32659887的博客
09-19 2467
文章参考自：在线最优化求解-冯杨目的从已有数据中提炼出最适合的模型参数，从而对位置的数据进行预测。当数据是高维高数据量的时候，常见的批处理方式已经显的力不从心。 个人理解：因为当数据批输入的时候，高数据量使得计算速度很慢，特征的高维度使得调参不具有针对性和重复性。 高维高数据量训练比较注重稀疏性。 部分w为零，有特征选择和降低复杂度的作用。 预备知识 凸函数的定义、严格凸函数的定义 一个函数是
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MyBatis初学笔记
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从MyBatis的介绍到配置到核心配置文件（通过案例贯穿）
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DSP初学者学习笔记自用手写
11-01
本资料“DSP初学者学习笔记自用手写”旨在帮助初学者系统地理解和掌握数字信号处理的基本概念、理论和应用。 笔记内容可能涵盖以下几个关键知识点： 1. **信号与系统基础**：首先，学习者需要理解连续时间和离散...
FTRL的理解
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个人理解：FTRL是针对LR学习器，设计了一种独特的梯度下降更新方法 从Logistic Regression到FTRL Logistic Regression在Linear Regression的基础上，使用sigmoid函数将y=θx+b的输出值映射到0到1之间，且log(P(y=1)/P(y=0)) = θx+b。并且在靠近0.5处坡度较大，使两侧快速趋于边界。 Hypothesis可以...
在线最优化求解(Online Optimization)-冯扬-2014.12.0
04-06
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FTRL（跟随正则化领导者，Follow The Regularized Leader）
qq_25426809的博客
05-08 550
FTRL（跟随正则化领导者，Follow The Regularized Leader）是一种在线学习算法，适用于处理大规模稀疏数据。FTRL通过结合梯度下降和在线牛顿法（Online Newton Method）的优点来优化损失函数，同时使用正则化项来保持模型的稀疏性。该算法在每一轮迭代中，会尝试找到一个新的解，使得当前的损失函数加上正则化项达到最小值。FTRL在大规模稀疏数据和在线学习场景下表现较好，尤其是在处理CTR（点击通过率）预测等广告投放问题时。
Lr
周红伟讲AI
08-16 1036
二、 逻辑回归        言归正传，因为广告大部分是按照CPC计费的，而我们手里的流量是固定的，因此对每条广告请求我们就需要保证这条广告的展示收益更大。而广告收益是可以根据点击率、广告计费价格、广告质量度均衡决定的，所以我们就需要评估广告的质量度和点击率，本文就主要研究广告点击率预估中广泛使用的逻辑回归模型。在实际广告点击率预估的应用中，样本数目和特征(逻辑回归粗暴离散化后)的数目均可以达到
排序模型-FTRL
weixin_42529756的博客
04-27 843
排序模型进阶-FTRL 1 问题 在实际项目的时候，经常会遇到训练数据非常大导致一些算法实际上不能操作的问题。比如在推荐行业中，因为DSP的请求数据量特别大，一个星期的数据往往有上百G，这种级别的数据在训练的时候，直接套用一些算法框架是没办法训练的，基本上在特征工程的阶段就一筹莫展。通常采用采样、截断的方式获取更小的数据集，或者使用大数据集群的方式进行训练，但是这两种方式在作者看来目前存在两个问题： 采样数据或者截断数据的方式，非常的依赖前期的数据分析以及经验。 大数据集群的方式，目前spark原生支持的
各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解
weixin_30633507的博客
06-26 752
转载请注明本文链接：http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 　　现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的FTRL（Follow-the-r...
FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结
AcceptedLin的博客
02-21 1340
FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结 from datetime import datetime from csv import DictReader from math import exp, log, sqrt from random import random import pickle # TL; DR, the main ...
20240317-2-推荐算法FTRL
最新发布
qq_24428851的博客
03-22 1663
FTRL(Follow the Regularized Leader) 由Google的H. Berendan McMahan 等人于2010年提出【4】,FTRL是一种在线最优化求解算法,结合L1-FOBOS和L1-RDA算法,用于解决在线学习中,权重参数不能产生较好的稀疏性的问题。由于在线学习涉及内容较多，本文从提升模型稀疏性的角度入手，简单介绍经典的TG, L1-FOBOS, L1-RDA 和 FTRL 算法的原理。
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程
pop_xiaohao的专栏
03-01 2791
背景 目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段，传统的机器学习开发流程基本是以下步骤： 数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型，并在线上使用训练的有效模型进行预测。 这种方式主要存在两个瓶颈：模型更新周期慢，不能有效反映线上的变化，最快小时级别，一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少，预测的效果差；模型参数多线上predict的时候需要内存大，QPS无法保证。 针对这些问题，一般而言有两种解决方式：一种是采用On-line-learning的算法
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