我在完整数据集上运行了vowpal wabbit并获得了最终系数。我用批量学习（gl in R）方法运行相同的数据来获得系数。我从vowpal wabbit得到的系数与批量学习系数有很大的不同。
我认为vowpal wabbit对任何给定模型使用梯度下降算法（平方损失，逻辑损失）。所以我预计最终结果会在某种程度上匹配。但一个是10 ^ -1（在线）的顺序，另一个是10 ^ 4（批量）。有人可以解释一下这个区别吗？我甚至使用了多次传递（使用相同数量的迭代批次学习）
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一些信息：在glm中我使用了二项式家族，在vowpal wabbit中我使用了loss_function logistic。