基于矩阵分解(MF,Matrix Factorization)的推荐算法
LFM LFM即隐因子模型，我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书，背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作者项亮本人等等，假如真的是由于这3个原因导致的，那如果项亮出了另外一本数据挖掘方面的书 ...
原文：分解机(Factorization Machines)推荐算法原理
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 ...
2017-02-06 14:06 57 36650 推荐指数：
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转自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 对于矩阵分解的梯度下降推导参考如下： ...
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法，但在大型稀疏性数据中FM模型效果也不错 ...
FM(Factorization Machines)模型详解
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1，线性回归（Linear Regression） 线性回归，即使用多维空间中的一条直线拟合样本数据，如果样本特征为： \[x = ({x_1},{x_2},...,{x_n})\] 模型假设函 ...
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