FTRL由google工程师提出,在13的paper中给出了伪代码和实现细节,paper地址:http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf
本文旨在算法的应用,推导和优化过程详见paper,推荐一篇博文http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html,有兴趣的可以详读。
per-coordinate FTRL_Proximal的伪代码如下:
- α根据数据和特征自适应调整,β一般取值为1
- FTRL是对w每一维分开训练更新的,每一维使用的是不同的学习速率
未完待续。。。
时间: 2024-10-11 18:07:59