FTRL由google工程師提出，在13的paper中給出了偽代碼和實現細節，paper地址：http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf
本文旨在算法的應用，推導和優化過程詳見paper，推薦一篇博文http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html，有興趣的可以詳讀。
per-coordinate FTRL_Proximal的偽代碼如下：
- α根據數據和特征自適應調整，β一般取值為1
- FTRL是對w每一維分開訓練更新的，每一維使用的是不同的學習速率
未完待續。。。