1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了:从已有的数据中提炼出最适合的模型参数,从而对未知的数据进行预测.当我们面对高维高数据量的场景时,常见的批量处理的方式已经显得力不从心,需要有在线处理的方法来解决此类问题. 在CTR预估中,经常会用到经典的逻辑回归(LR),而对LR的各维度参数进行估计的时候会用到最优化算法,常见的比如梯度下降(Gradient Descent),牛顿法等等,这些方法都属于批量处理算法(Batch),当面对高维高数据量的场景时就显得有些笨重,因…

1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了:从已有的数据中提炼出最适合的模型参数,从而对未知的数据进行预测.当我们面对高维高数据量的场景时,常见的批量处理的方式已经显得力不从心,需要有在线处理的方法来解决此类问题. 在CTR预估中,经常会用到经典的逻辑回归(LR),而对LR的各维度参数进行估计的时候会用到最优化算法,常见的比如梯度下降(Gradient Descent),牛顿法等等,这些方法都属于批量处理算法(Batch),当面对高维高数据量的场景时就显得有些笨重,因…

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 FTRL是一种适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法,方便实用,而且效果很好,常用于更新在线的CTR预估模型: FTRL算法兼顾了FOBOS和RDA两种算法的优势,既能同FOBOS保证比较高的精度,又能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性. FTRL在处理带非光滑正则项(如L1正则)的凸优化问题上表现非常出色,不仅可以通过L1正则控制模…

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…

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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…

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告…

最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了能最小化累计损失不能说明此算法在在线学习场景是有效,我们需要探究算法的 Regret bound: 采用归纳法证明: 例子1:Online Quadratic Optimization 例子2:Online Linear Optimization 未完,待续...... 下一节将讲述FTRL算法…

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…