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 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…

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…

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…

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑…

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…

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类…

假设我有5枚硬币,都是正反面不均匀的.我们玩一个游戏,每次你可以选择其中一枚硬币掷出,如果掷出正面,你将得到一百块奖励.掷硬币的次数有限(比如10000次),显然,如果要拿到最多的利益,你要做的就是尽快找出"正面概率最大"的硬币,然后就拿它赚钱了. 这个问题看起来很数学化,其实它在我们的生活中经常遇见.比如我们现在有很多在线场景,遇到一个相同的问题:一个平台这么多信息,该展示什么给用户,才能有最好的收益(比如点击率)? Google作为最大的搜索广告公司,在用户搜索时该展示什么广告:F…

点击率 简介 在搜索引擎(百度.谷歌)中输入关键词后进行搜索,然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来,然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去:把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数,把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率.较低的点击率意味着,不管您的网站排名如何靠前,用户都不会点击它.这可能说明,他们不认为您的网站会满足他们的需求,或其他网站看起来更好些.提高点击率的方式之一是,查看一下您的网站标题和网页摘要在Google搜索结果中的显示效果:它们是令人信服的吗?它们能准确地代…