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…

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…

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…

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…

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…

概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A…

Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别. Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的. Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 1.什么是Adam优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是…

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…