ftrl

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）文章目录【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）1.FTRL是什么？
笃℃·2023-11-26 21:45

【推荐与广告】积累与发现

文章目录特征计算广告业务计费方式竞价策略评价指标广告归因综合介绍DMP推荐算法概述协同过滤深度推荐矩阵分解SVDLFM分解机文本主题模型基于图的推荐排序学习简介PairwiseCTR预估CTR校准数据优化FTRL
dominic_z·2023-11-04 03:19

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

今天的文章内容来源于一次跟网友的讨论，同行网友的问题是这样的：为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法
王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

FTRL论文笔记

AdClickPrediction:aViewFromtheTrenches1简介  FTRL是一种新的参数学习算法，利用它可以对传统的监督学习进行提升，并且利用了特征自适应(per-coordinate
不将就_215a·2023-10-13 08:52

Wide&Deep中为什么带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化器，AdaGrad作为deep部分的优化器

为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法？
taoqick·2023-08-27 11:38

学习计划

今天列下具体的学习计划以及知识点汇总推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价数学：微积分，
中年危机3·2023-06-11 04:17

关于在线学习算法ftrl的理解

今晚在看ftrl算法的参数更新策略，看得不是很懂，然后就手抄一下，就感觉知道是那么回事了。
放飞自我吧·2023-04-21 12:03

人工智能小白日记之10 ML学习篇之6特征组合

人工智能小白日记之10ML学习篇之6特征组合FeatureCrosses前言课程内容1利用合成特征学习非线性规律2组合独热矢量3Playground练习14Playground练习2任务1任务2任务3编程练习1FTRL
狂奔的CD·2023-01-31 09:55

以我视角深入理解FTRL模型原理

以我视角深入理解FTRL模型原理FTRL算法是吸取了FOBOS算法和RDA算法的优点而衍生而来的算法。
han_liwei·2023-01-02 08:13

在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程

背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段，传统的机器学习开发流程基本是以下步骤：数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型，并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈：模型更新周期慢，不能有效反映线上的变化，最快小时级别，一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少，预测的效果差；模型参数多线上predict的时候需要内存大，QPS无法保证。针对这些问题，
house.zhang·2022-12-30 14:30

Alink漫谈(十三) ：在线学习算法FTRL 之 具体实现

Alink漫谈(十三)：在线学习算法FTRL之具体实现文章目录Alink漫谈(十三)：在线学习算法FTRL之具体实现0x00摘要0x01回顾0x02在线训练2.1预置模型2.1.1训练模型2.1.2加载模型
罗西的思考·2022-12-24 09:40

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

（5）Ftrl算法:谷
showswoller·2022-12-07 07:12

Learning to rank基本算法小结

包括Learningtorank基本方法Learningtorank指标介绍LambdaMART模型原理FTRL模型原理Learningtorank排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法。排序
stay_foolish12·2022-11-24 07:16

机器学习相关资料汇总

机器学习防止模型过拟合方法总结深度学习知识点——梯度消失和梯度爆炸类别不均衡问题之loss大集合逻辑回归常见面试点总结LR+FTRL算法原理以及工程化实现
xLyons·2022-11-20 18:12

FTRL的基础知识准备 part-1

前言最近看了下在线学习FTRL的相关东东，对其背后的理论知识梳理下。假设loss函数为f(x)，其中ft(xt)表示第t轮数据，在第t轮参数xt所对应的损失。
于建民·2022-11-14 13:51

算法手记整理

文章目录1、FPGrowth_频繁项挖掘2、FTRL_在线学习3、GMM高斯混合模型4、HMM_隐马尔可夫5、LightGBM6、LOF_局部异常因子7、louvain_社区挖掘8、one-classSVM9
明日韭菜·2022-08-17 07:28

深入理解FTRL

FTRL算法是吸取了FOBOS算法和RDA算法的两者优点形成的OnlineLearning算法。读懂这篇文章，你需要理解LR、SGD、L1正则。
HorningFeng·2021-11-15 22:35

论文：Ad Click Prediction: a View from the Trenches

主要提出两点：FTRL-Proximalonlinelearning。per-coordinatelearningrate
西二旗小豌豆·2021-06-05 20:23

分钟级在线深度学习在手淘信息流排序模型中的探索与实践

前些年流行的FTRL等在线学习算法在深度学习中已不太适用，为此信息流推荐算法团队从2019年开始探索在线学习的下一式——在线深度学习（OnlineDeepLearning,ODL），在首页商品信息流全
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2021-05-26 17:17

实在智能RPA学院|高性能特征工程Pipeline设计要点

另一方面，在工业场景中，作为基线的LR/FTRL模型或者GBDT模型，也是考察深度神经网络效果的必要对照实验组，甚至是初次场景建模的首选
实在智能·2020-09-17 04:50

卷积神经网络大总结

SciencePaper大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风头，再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT、LR、FTRL
zyazky·2020-09-13 14:48

机器学习之在线学习算法FTRL

google提出的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。
喂鱼W_y·2020-09-12 04:49

Online Learning算法理论与实践

本文主要介绍OnlineLearning的基本原理和两种常用的OnlineLearning算法：FTRL（FollowTheRegularizedLeader）[1]和BPR（BayesianProbitRegression
美团技术团队·2020-09-12 03:02

在线学习FTRL

FM：回归问题：最小均方误差(theleastsquareerror)均方(一组数的平方的平均值)二分类问题：对数损失函数，其中表示的是阶跃函数Sigmoid对数损失是用于最大似然估计的，一组参数在一堆数据下的似然值，等于每一条数据的概率之积，而损失函数一般是每条数据的损失之和，为了把积变为和(我的理解：方便计算)，就取了对数。再加个负号是为了让最大似然值和最小损失对应起来(本来求和最大时对应的参
小亚呀·2020-08-25 11:01

FTRL-Proximal

FTRL-Proximal全称Followthe-Regularized-LeaderProximal，是谷歌公司提出的在线学习算法，在处理带非光滑正则项(例如$l_1$范数)的凸优化问题上表现出色。
AGUILLER·2020-08-24 17:12

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解

常常会用到逻辑回归（LogisticRegression），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
weixin_30633507·2020-08-20 19:21

CTR算法总结

关于LR的变种也有许多，比如Google的FTRL，其实这些变种都可以看成：LR+正则化+特定优化方法缺点：特征与特征之间在模型中是独立的，需要进行大量的人工特征工程进行交叉特征组合；而且LR需要将特征进行离散化
Roger-Liu·2020-08-19 19:28

大数据方向笔试面试题

FTRL:近似在线学习算法，具有非常好的稀疏性和收敛特性，在ctr预估中大量的使用。RMSProp:深度学习的最优方法之一。RMSProp算法对梯度计算了微分平方加权平均数。
LatinoCaribo·2020-08-18 12:55

在线最优化求解(Online Optimization)之五：FTRL

在线最优化求解(OnlineOptimization)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。
weixin_34406796·2020-08-15 08:34

Online LR—— FTRL 算法理解

OnlineLR——FTRL算法理解OnlineLearning定义OnlineLearning是一种模型训练的方法，能够根据线上反馈数据，实时快速的进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率
疯女孩爱飞·2020-08-15 08:54

在线学习算法FTRL

在线学习算法FTRL声明：1）该博文是Google专家所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2）本文仅供学术交流，非商用。
falao_beiliu·2020-08-15 07:59

FTRL的理解

个人理解：FTRL是针对LR学习器，设计了一种独特的梯度下降更新方法从LogisticRegression到FTRLLogisticRegression在LinearRegression的基础上，使用sigmoid
Takoony·2020-08-15 07:25

FTRL算法

概述GBDT算法是业界比较好用筛选特征的算法，在线学习考虑效率和数据量，经常用GBDT离线筛选特征，输入到在线模型进行实时训练，如今比较好用的方法是GBDT+LR，而FTRL是另外一种很高效的算法，与其类似的有
静_流·2020-08-15 07:26

各类优化方法总结（从SGD到FTRL）

目录目录各类优化方法总结1.SGD2.Momentum3.Nesterov4.Adagrad5.Adadelta6.Adam7.FTRL参考资料各类优化方法总结为了方便描述，假设第tt轮要更新的某参数是
蕉叉熵·2020-08-13 18:00

【DNN】模型的优化方法汇总--原理--优缺点--适用场景(Adagrad、ADAM、FTRL)

总结(究竟用什么优化方法)：优化算法的常用tricks3.FTRL（FollowtheRegularizedLeader）深度学习优化算法有哪些？？面试中会问道优化问题，这里汇总一
凝眸伏笔·2020-08-13 16:49

Alink漫谈(十三) ：在线学习算法FTRL 之 具体实现

Alink漫谈(十三)：在线学习算法FTRL之具体实现目录Alink漫谈(十三)：在线学习算法FTRL之具体实现0x00摘要0x01回顾0x02在线训练2.1预置模型2.1.1训练模型2.1.2加载模型
罗西的思考·2020-07-22 21:00

Alink漫谈(十二) ：在线学习算法FTRL 之 整体设计

Alink漫谈(十二)：在线学习算法FTRL之整体设计目录Alink漫谈(十二)：在线学习算法FTRL之整体设计0x00摘要0x01概念1.1逻辑回归1.1.1推导过程1.1.2求解1.1.3随机梯度下降
罗西的思考·2020-07-16 21:00

#Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风头，再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT、LR、FTRL
我爱机器学习·2020-07-13 08:28

FTRL算法性能优化

原算法（Worker端）：1.对1个mini-batch,得到每个sample的非0特征值的feature-id，排序(ps-lite要求Key必须有序），去重2.以这组feature-id为Key,从Server上Pull，得到对应的weights3.对每个sample[i],对其所有非0特征值的feature-id对应的weight,进行加和，得到sum_w[i]4.对每个sample[i]的
smartcat2010·2020-07-08 06:37

逻辑回归常见面试题总结

1.LR基本知识转载自：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html2.经典的在线学习算法FTRL优秀博客资源整理：机器学习（五）—FTRL一路走来
monkey512·2020-07-02 16:11

排序模型进阶-FM&FTRL

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）5.8排序模型进阶-FM&FTRL学习目标目标无应用无5.8.1问题在实际项目的时候
あずにゃん·2020-06-30 17:18

Online learning系列：从RDA、FOBOS到FTRL

前言在一般的机器学习任务中，往往是通过batch的训练方法进行离线训练，然后线上进行预测，通常离线模型更新的时间在1天以上，这就使得模型不能及时学到实时的特征；另一方面，如果要进行实时训练的话，需要特征尽量稀疏，因为大规模的机器学习往往伴随着大量的参数，如果做不到特征计量稀疏的话，实时预估时延就会很大，这个时候就要用到onlinelearning的一些方法，其目的是在提高训练参数稀疏性的同时，也提
luchi007·2020-06-26 21:36

文章排序-pyspark wide_deep模型及基于TF Serving的模型服务部署(五)

在注：训练：notice:Wide部分用FTRL来训练；Deep部分用AdaGrad来训练
卓玛cug·2020-06-25 04:59

Alink在线学习(Online Learning)示例【五】—完结篇

接下来，我们会进入该系列文章的关键时刻，演示如何接入FTRL在线训练模块及对应的在线预测模块。
陈易德·2020-06-24 00:36

在线机器学习FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法介绍

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FLYBI大数据分享会。
guohecang·2020-06-23 11:49

【推荐实践】阿里飞猪“猜你喜欢”推荐排序实践

在特征体系构建上，我们已经准备了很多米了，并且在线性模型FTRL上拿到了一些甜头。
m0_37586850·2020-04-14 17:41

在线优化算法 FTRL 的原理与实现

在线学习想要解决的问题在线学习(\(\it{Online\;Learning}\))代表了一系列机器学习算法，特点是每来一个样本就能训练，能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。相比之下，传统的批处理方式需要一次性收集所有数据，新数据到来时重新训练的代价也很大，因而更新周期较长，可扩展性不高。一般对于在线学习来说，我们致力于解决两个问题：降低
massquantity·2020-04-13 19:00

Online Learning

本文主要介绍OnlineLearning的基本原理和两种常用的OnlineLearning算法：FTRL（FollowTheRegularizedLeader）[1]和BPR（BayesianProbitRegression
MiracleJQ·2020-04-10 22:21

2015-8-2 收集资料

深度学习模型演进】《EvolutionofDeeplearningmodels》AjitJaokar(2015)O网页链接pdf:O网页链接【在线最优化求解(OnlineOptimization)"系列+FTRL
hzyido·2020-04-10 18:42

tackle large sets of data

a.Bigdatasetswithhighcardinalitycanbetackledwellwithlinearonlinemodels.Toolslikevowpalwabiit.FTRL,libfm
awakeLives·2020-03-06 21:44
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