在線最優化求解(Online Optimization)之五：FTRL
在線最優化求解(Online Optimization)之五：FTRL 在上一篇博文中中我們從原理上定性比較了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表現。有實驗證明，L1-FOBOS這一類基於梯度下降的方法有比較高的精度，但是L1-RDA卻能在損失一定精度的情況下產生更好的稀疏性 ...
原文：FTRL與Online Optimization
. 背景介紹 最優化求解問題可能是我們在工作中遇到的最多的一類問題了：從已有的數據中提煉出最適合的模型參數，從而對未知的數據進行預測。當我們面對高維高數據量的場景時，常見的批量處理的方式已經顯得力不從心，需要有在線處理的方法來解決此類問題。 在CTR預估中，經常會用到經典的邏輯回歸 LR ，而對LR的各維度參數進行估計的時候會用到最優化算法，常見的比如梯度下降 Gradient Descent ...
2017-02-12 15:47 0 1812 推薦指數：
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