深入理解FM和FFM
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 ...
原文：FM与FFM深入解析
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 ， 。对于监督学习，通常有一标注的训练样本集合 线性函数是最简单的建模函数，它假定这个函数可以用参数w来刻画， 对于回归问题，，而对于二分类问题，需要做对数几率函数变换 逻辑回归 线性模型的缺点是无法学到模型之间的 ...
2019-01-17 18:18 0 1058 推荐指数：
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