https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现 ...

讲讲FM算法。 2.one-hote编码带来的问题 FM(Factorization Machin ...

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性 FM原理 经过One-Hot编码之后，大部分样本数据特征是比较稀疏的。例如，CTR/CVR预测时，用户的性特征具有非零值。实际上，这种情况并不是此例独有的，在真实应用 ...

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】 优点：简单，可解释 缺点：在稀疏情 ...

1. 什么是FFM？ 通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。 2. 为什么需要FFM？ 在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要 ...

FM的总结： 1、FM算法与线性回归相比增加了特征的交叉。自动选择了所有特征的两两组合，并且给出了两两组合的权重。 2、上一条所说的，如果给两两特征的组合都给一个权重的话，需要训练的参数太多了。比如我们有N维的特征，这样的话就需要N*N量级的参数。FM算法的一个优点是减少了需要训练的参数 ...

主要内容： 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一、动机 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行 ...

见我的原创文章原文（建议用Chrome浏览器阅读）： https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YZ2Tmpw= ...