2024年4月15日发(作者：)
FTRL算法Python实现
1. 什么是FTRL算法？
FTRL（Follow The Regularized Leader）算法是一种在线学习算法，用于解决二
分类问题。它是一种基于梯度下降的优化算法，通过动态调整特征的权重来预测样
本的类别。
FTRL算法的特点是可以处理大规模稀疏数据，并且在处理高维数据时具有较好的
性能。它在许多在线广告推荐系统、搜索引擎排序和CTR预估等领域都有广泛应用。
2. FTRL算法的原理
FTRL算法采用了一种自适应的学习率调整策略，使得算法能够在学习过程中动态
调整特征权重，以适应数据的变化。
FTRL算法的目标是通过最小化损失函数来优化模型的参数。损失函数通常使用逻
辑损失函数（Log Loss），即负对数似然损失函数。
FTRL算法通过迭代的方式更新特征的权重。在每一次迭代中，算法根据当前的特
征权重计算梯度，并根据梯度来更新特征的权重。
具体而言，FTRL算法的权重更新公式如下：
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