各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解

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各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 - EE_NovRain

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-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解现在做在线学习和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-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

Alink漫谈(十二) ：在线学习算法FTRL 之整体设计

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

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…

广告点击率预测（CTR） —— 在线学习算法FTRL的应用

FTRL由google工程师提出,在13的paper中给出了伪代码和实现细节,paper地址:http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf 本文旨在算法的应用,推导和优化过程详见paper,推荐一篇博文http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html,有兴趣的可以详读. per-coordinate FTRL_Proximal的伪代码如下: α根据数据和特征自适…

Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 配置文件详解

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J…