FTRL（跟随正则化领导者，Follow The Regularized Leader）

FTRL（跟随正则化领导者，Follow The Regularized Leader）是一种在线学习算法，适用于处理大规模稀疏数据。FTRL通过结合梯度下降和在线牛顿法（Online Newton Method）的优点来优化损失函数，同时使用正则化项来保持模型的稀疏性。该算法在每一轮迭代中，会尝试找到一个新的解，使得当前的损失函数加上正则化项达到最小值。FTRL在大规模稀疏数据和在线学习场景下表现较好，尤其是在处理CTR（点击通过率）预测等广告投放问题时。

以下是使用Python实现一个简单的FTRL算法示例代码：

import numpy as npclass FTRL:def __init__(self, dim, learning_rate, reg_lambda1, reg_lambda2):self.z = np.zeros(dim)self.n = np.zeros(dim)self.learning_rate = learning_rateself.reg_lambda1 = reg_lambda1self.reg_lambda2 = reg_lambda2def predict(self, x):w 

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