CTR打分模型中为什么使用逻辑回归

个人觉得主要原因是广告点击率预测需要基于大规模的训练样本和特征。一般是十亿级别样本和亿级别的特征，甚至更多。逻辑回归由于模型简单，很适合用来学习大数据的问题。另外，逻辑回归做在线学习比较容易，处理速度也快。至于为什么广告需要基于大数据，主要是要记忆很多过去的行为模式。机器学习就是记忆和泛化。数据多了，才有学习和记忆的基础。