在線學習想要解決的問題 在線學習 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列機器學習算法,特點是每來一個樣本就能訓練,能夠根據線上反饋數據,實時快速地進行模型調整,使 ...
FTRL Follow The Regularized Leader 是一種優化方法,就如同SGD Stochastic Gradient Descent 一樣。這里直接給出用FTRL優化LR Logistic Regression 的步驟: 其中 p t sigma X t cdot w 是LR的預測函數,求出 p t 的唯一目的是為了求出目標函數 在LR中采用交叉熵損失函數作為目標函數 對參數 ...
2017-05-14 22:15 0 6605 推薦指數:
在線學習想要解決的問題 在線學習 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列機器學習算法,特點是每來一個樣本就能訓練,能夠根據線上反饋數據,實時快速地進行模型調整,使 ...
Alink漫談(十三) :在線學習算法FTRL 之 具體實現 目錄 Alink漫談(十三) :在線學習算法FTRL 之 具體實現 0x00 摘要 0x01 回顧 0x02 在線訓練 2.1 預置模型 ...
1. 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 ...
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 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法要點與推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 6.適用場合 內容: 1.算法概述 FTRL是一種適用於處理超大規模數據的,含大量稀疏特征的在線學習的常見優化算法,方便實用,而且效果很好,常用於更新 ...
Online gradient descent(OGD) produces excellent prediction accuracy with a minimum of computing reso ...
Alink漫談(十二) :在線學習算法FTRL 之 整體設計 目錄 Alink漫談(十二) :在線學習算法FTRL 之 整體設計 0x00 摘要 0x01概念 1.1 邏輯回歸 1.1.1 ...
think in java 書中使用遞歸分析 代碼如下: 示意圖如下: 輸出如下: 分析: 在講clone()的時候,為說明淺復制,舉例此類; 一條 Snake(蛇)由數段構成,每一段的類型都是 Snake。所以,這是一個一段段鏈接起來的列表。 所有段都是 ...