对于分解机(Factorization Machines，FM)推荐算法原理，本来想自己单独写一篇的。但是看到peghoty写的FM不光简单易懂，而且排版也非常好，因此转载过来，自己就不再单独写FM了。
Pinard注：上面最后一句话应该是"而$g_{\theta}(x)$则利用$\widehat{y}(x) - \theta h_{\theta}(x)$来计算"
免责声明！
本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。
猜您在找
矩阵分解(Matrix Factorization)与推荐系统
FM（Factorization Machine）因式分解机 与 TensorFlow实现 详解
基于矩阵分解的推荐算法，简单入门
5、AFM（Attention+FM）-----Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用
Non-negative Matrix Factorization 非负矩阵分解
[LeetCode] Minimum Factorization 最小因数分解
协同过滤推荐算法的原理及实现
常用的基于内容的推荐算法实现原理
SVD++：推荐系统的基于矩阵分解的协同过滤算法的提高