转自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM ...
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,在真实应用场景中这种情况普遍存在。例如,CTR CVR预测时,用户的性别 职业 教育水平 品类偏好,商品的品类等,经过One H ...
2018-12-10 09:30 0 675 推荐指数:
转自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM ...
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= ...
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} ...
公司主要用这两个模型来进行广告预测。 http://geek.csdn.net/news/detail/59793 FM主要是处理在onehot之后,矩阵稀疏的问题。 在引入fm之后,能够更好的处理特征与特征之间的关系。 训练时间是线性复杂度,而且也比较容易解释。 FFM就是把FM中的vi ...
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 ...
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逻辑回归(LR) 在介绍FM系列之前,我想首先简单介绍一下逻辑回归。通常来说,逻辑回归模型能够综合利用更多的信息,如用户、物品、上下文等多种不同的特征,生成更为全面的结果。另外,逻辑回归将推荐问题看成一个分类问题。通过预测正样本的概率对物品进行排序,这里的正样本可以是用户观看了某个视频,也可以是 ...
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 ...