文章链接: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/41159.pdf 补充:https://courses.cs.washington.edu/courses/cse599s/14sp/scribes/lecture20/lecture20_draft.pdf abstract FTRL-proximal在线学习算法得到的模型更稀疏.收敛性质更佳,使用各坐标单独的学习率

本篇Insus.NET练习的是FilePathResult和FileStreamResult操作.本篇也算是<如何把Json格式字符写进text文件中>http://www.cnblogs.com/insus/p/4306640.html续篇.为视图返回文件,前者是已经知道文件路径,后者是根据文件流进行返回.在网上看到下载文件一般都是使用a标签,很少使用Button进行.本篇想使用Button来进行,多一种方式呈现. 比如某一目录下有些文件,让用户下载.我就可以使用上面的操作进行.在控制器创建

目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).

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

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35046241 包大人 深度学习炼丹劝退师 278 人赞同了该文章 从最近的比赛学习CTR/CVR 最近在玩kaggle的talking data的比赛,适逢IJCAI2018的比赛也是CTR问题,故将最近学习的东西整理下分享,欢迎大家拍砖. CTR预估就是这样的任务:给定用户或某唯一标识,给定一个商品(Product),给定了一定的环境,来看用户会不会买这个商品,买商品的概率有多高:或者说给用户推荐一个电影,用户会不会看这个电影,看的

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

介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型,2017年发表出来. 如下图,LR不能拟合非线性数据,MLR可以拟合非线性数据,因为划分-训练模式. 讨论,非线性拟合能力: 数据划分规则如下公式,特征分片数m=1时,退化为LR:上图MLR中m=4.m越大,模型的拟合能力越强,一般m=12. 基础知识 优化方法: 1)剃度下降: 大小:一阶导数,方向:导数负方向.由目标函数的泰勒一阶展开式求得 2)牛顿法: 大小:一阶导数,方向:-海信矩阵的逆.由目标函数的泰勒二阶展开

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特

Parameter Server 详解   本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50545780 MXNet 是李沐和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架(最近不能更火了),其中最吸引我的是它的分布式训练的特性:而提供支持其分布式训练特性的正是当年

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广

原文:http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/42747281 Display Advertising Challenge ---------2015/1/12 一:背景 CriteoLabs 2014年7月份在kaggle上发起了一次关于展示广告点击率的预估比赛.CriteoLabs是第三方展示广告的佼佼者,所以这次比赛吸引了很多团队来参赛和体验数据. 二:评估指标 比赛采用的评价指标是LoglLoss: 至于离线评估为何更倾向采用lo

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

I joined Analytics Vidhya as an intern last summer. I had no clue what was in store for me. I had been following the blog for some time and liked the community, but did not know what to expect as an intern. The initial few days were good – all the in

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

计算广告领域中数据特点:    1 正负样本不平衡    2 大量id类特征,高维,多领域(一个类别型特征就是一个field,比如上面的Weekday.Gender.City这是三个field),稀疏 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特征通常以独热编码(one-hot encoding)的方式转化为高维稀疏二值向量,多个域(类别)对应的编码向量

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

一.介绍 CTR预估全称是Click Through Rate,就是展示给用户的广告或者商品,估计用户点击的概率.公司规模较大的时候,CTR直接影响的价值在数十亿美元的级别.广告支付一个非常流行的模型就是CPC(cost-per-click),就是按照用户的点击来付钱.那么准确的进行CTR预估,展现给用户他们最可能点击的广告就非常重要了. 传统的CTR预估模型需要大量的特征工程,耗时耗力:引入DNN之后,依靠神经网络强大的学习能力,可以一定程度上实现自动学习特征组合.但是DNN的缺点在于隐式的学

有很多小伙伴不知道eclipse在哪里下载以及怎么安装的,那我来给大家做个演示吧. 学习java比较常用的软件就是eclipse,而eclipse安装后并不能马上使用,还需要安装jdk并搭建环境.下面就来完整的介绍下eclipse从安装到使用的整个过程. eclipse安装   1 下载eclipse,建议官网下载(完全免费),进入官网选择"Eclipse IDE for Java EE Developers",根据自己电脑情况选择32位或者64位 2 点击"download