FTRL能应用于线性最小二乘吗？还是只适用于logistic回归模型？

Question

我正在探索跟随正规化的领导者FTRL近端梯度下降：纸，参考实施.

无论在哪里都提到FTRL，梯度体面的损失面为LogLoss，预测模型为Logistic regression。

对于线性最小二乘模型，我能使用同样的算法吗？我有一个问题，我想用一个linear model建模，定义least squares的损失，然后做FTRL来找到最优的解决方案--你看到有什么问题吗？

谢谢。

Answer 1

我不认为我已经学习了足够的FTRL，但我正在尝试。我一直在研究这个算法，我相信这个python代码会帮助你，因为它使用最小二乘来表示损失。由于代码是为回归编写的，所以“预测”方法的返回值是更改的，因为使用sigmoid函数进行回归是无用的。https://www.kaggle.com/scirpus/grupo-bimbo-inventory-demand/ftlr-use-pypy/code

我希望你对python很熟悉，但如果不是，我相信答案是肯定的，因为我在kaggle竞赛中测试了同样的代码，它在测试数据上的得分与公共领袖委员会的相同。