FTRL可以应用于线性最小二乘法吗？还是仅仅用于逻辑回归模型？

Question

我正在探索遵循正则化的领导者FTRL近端梯度下降： paper，reference implementation。

提到FTRL，渐变体面的损失表面是LogLoss，预测模型是Logistic regression。

我可以对线性最小二乘模型使用相同的算法吗？我有一个问题，我想用linear model进行建模并按least squares定义损失，然后执行FTRL以找到最佳解决方案 - 您是否看到任何问题？

感谢。

Answer 1

我不相信我已经研究了足够的FTRL但是我正在尝试。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法来表示丢失。由于代码是为回归而编写的，因此＆＃39;预测＆＃39;方法被改变，因为使用sigmoid函数进行回归是没用的。 https://www.kaggle.com/scirpus/grupo-bimbo-inventory-demand/ftlr-use-pypy/code

我希望你熟悉python，但如果没有，那么我相信答案是肯定的，因为我已经在kaggle bimbo竞赛中测试了这个相同的代码，它在测试数据上产生了与公共领导者相似的分数板。