DeepFM tensorflow实现
DeepFM就是FM模型结合DNN的产物，模型结构及原理详见：https://mp.weixin.qq.com/s/Hb6tKk1sw9pZ7qysO765nw，代码逻辑：Hive取数➡️生成onehot编码字典➡️转换数据➡️输入以训练模型 模型代码见github：https ...
原文：DeepFM算法解析及Python实现
. 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连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取。 具有以下特点： 结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和D ...
2018-12-02 21:17 10 19518 推荐指数：
相关推荐
FM算法解析及Python实现
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 ...
用 tensorflow实现DeepFM
http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型，以实现点击率预估。用 tensorflow 试着写了 ...
FFM算法解析及Python实现
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 ...
Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现
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 ...
GBDT+LR算法解析及Python实现
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 ...
推荐算法之： DeepFM及使用DeepCTR测试
算法介绍 左边deep network，右边FM，所以叫deepFM 包含两个部分： Part1： FM(Factorization machines)，因子分解机部分 在传统的一阶线性回归之上，加了一个二次项，可以表达两两特征的相互关系。 这里的公式可以简化，减少 ...
python Kmeans算法解析
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位置的，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 ...