摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 FTRL是一种适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法,方便实用,而且效果很好,常用于更新在线的CTR预估模型: FTRL算法兼顾了FOBOS和RDA两种算法的优势,既能同FOBOS保证比较高的精度,又能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性. FTRL在处理带非光滑正则项(如L1正则)的凸优化问题上表现非常出色,不仅可以通过L1正则控制模…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…

Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 目录 Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 在线训练 2.1 预置模型 2.1.1 训练模型 2.1.2 加载模型 2.2 分割高维向量 2.3 迭代训练 2.3.1 Flink Stream迭代功能 2.3.2 迭代构建 2.3.2.1 迭代的输入 2.3.2.2 迭代的反馈 2.3.3 迭代体 CalcTask / ReduceTask 2.3.3.1 迭代初始化…

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告…

看到好文章,坚决转载!哈哈,学术目的~~ 最近几个同事在做推荐平台的项目,都问到怎么实现FTRL算法,要求协助帮忙实现FTRL的算法模块.今天也是有空,赶紧来做个整理.明天还要去上海参加天善智能组织的FLY BI大数据分享会.有兴趣参加线下活动的可以多关注下微博和微信的信息.没事可以多参加分享分享. 现在特别是像做在线学习和CTR这块,应用LR是最广泛的.但是批量处理超大规模的数据集和在线数据流时就遇到了问题,FTRL就是google在这样的背景下研发出来的.在处理非光滑正则化项的凸优化问题上性…

在线学习想要解决的问题 在线学习 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列机器学习算法,特点是每来一个样本就能训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率.相比之下,传统的批处理方式需要一次性收集所有数据,新数据到来时重新训练的代价也很大,因而更新周期较长,可扩展性不高. 一般对于在线学习来说,我们致力于解决两个问题: 降低 regret 和提高 sparsity.其中 regret 的定义为: \[\te…

在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL 在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现.有实验证明,L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度,但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性.那么这两者的优点能不能在一个算法上体现出来?这就是FTRL要解决的问题. FTRL(Follow the Regularized Leader)是由Google的H. Brendan McMahan在2010年提出…

搜索排序相关的方法,包括 Learning to rank 基本方法 Learning to rank 指标介绍 LambdaMART 模型原理 FTRL 模型原理 Learning to rank 排序学习是推荐.搜索.广告的核心方法.排序结果的好坏很大程度影响用户体验.广告收入等.排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法,这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作,Learning to Rank for Information Retrieval,书中对排序学习的各种方法做…

在线学习 online learning Online learning并不是一种模型,而是模型的训练方法.能够根据线上反馈数据,实时快速的进行模型调优,使得模型能够及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率. 在线模型的评估之--Mistake Bound 假设有一个模型完全预测正确,Mistake Bound表示的就是找到这个模型最多犯错的次数. 用Halving算法来解决这个问题,算法步骤如下: 所以犯错次数小于等于对模型集合数量求以2为底的对数. 在线模型的评估之--Regret 后悔度…

这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词.但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑.Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解.另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展. 本文从Redis Sentinel集群选择Le…