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问FTRL能应用于线性最小二乘吗？还是只适用于logistic回归模型？
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Data Science用户

提问于 2016-02-09 14:42:16

回答 1查看 457关注 0票数 1

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。

gradient-descent

online-learning

logistic-regression

linear-regression

回答 1

Data Science用户

发布于 2016-11-18 03:04:06

正如我们所看到的，FTRL与我们的模型无关，它只是一种近似最优解的方法，就像SGD一样。

Logloss是分类问题中的一种丢失模式，它还有其他的选择，如ExpLoss。最小二乘损失是回归问题中的所有损失模式之一。

FTRL之所以被广泛提及，主要是因为它被广泛应用于分类问题，如在线广告场景中的CTR模型。

希望这能帮到你，祝你好运！

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/10158

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