转自：http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM ...

因子机的定义 机器学习中的建模问题可以归纳为从数据中学习一个函数，它将实值的特征向量映射到一个特定的集合中。例如，对于回归问题，集合 T 就是实数集 R，对于二分类问题，这个集合可以是{+1，-1} ...

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。 在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全 ...

1. 什么是FM？ FM即Factor Machine，因子分解机。 2. 为什么需要FM？ 1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的 ...

上一篇我们讲了《FFM原理及公式推导》，现在来编码实现一下。 把写代码所需要所有公式都列出来，各符号与原文《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》中的保持一致。 符号约定： $n$:特征的维数 $m$:域的个数 $k ...

1. Learning to Rank 1.1 什么是排序算法 为什么google搜索 ”idiot“ 后，会出现特朗普的照片？ “我们已经爬取和存储了数十亿的网页拷贝在我们相应的索引位置。因此，你输入一个关键字，我们将关键词与网页进行匹配，并根据200多个因子对其进行 ...

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical ...

一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。 聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可 ...