在线学习算法FTRL

优化算法中的LBFGS解法以及GD等解法，是对一批样本进行一次求解，得到一个全局最优解。      实际的互联网广告应用需要的是快速地进行model的更新。为了保证快速的更新，训练样本是一条一条地过来的，每来一个样本，model的参数对这个样本进行一次迭代，从而保证了model的及时更新，这种方法叫做OGD（Online gradient descent）。 当然这会有误差，所以为了避免这种误差，

>>阅读原文<<