一、FM概述 FM = Factorization Machines = 因式分解机 FM 是线性回归+交叉项。通过把所有向量与其后的一个或多个向量做交叉，组合出了二阶或多阶的特征。同时通过将特征交叉对应的联合权重，拆分成独立的特征权重，解决联立数据稀疏问题，具有良好的泛化性能。 二、FM ...

主要内容： 实现方法 Python实现FM算法 libFM 一、实现方法 1、FM模型函数 变换为线性复杂度的计算公式： 2、FM优化目标 根据不同的应用，FM可以采用不同的损失函数loss function来作为优化目标，如回归 ...

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关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。 2、高维的稀疏矩阵 ...

讲讲FM算法。 2.one-hote编码带来的问题 FM(Factorization Machin ...

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

在上一篇的博客讲述了SSD的原理，这一篇主要是讲解keras的实现。 keras代码的github地址为：点击打开链接 model 的框架实现（ssd.py）： 先给出了改变后的VGG16的实现： 标红部分就是进行改变 ...

FM的总结： 1、FM算法与线性回归相比增加了特征的交叉。自动选择了所有特征的两两组合，并且给出了两两组合的权重。 2、上一条所说的，如果给两两特征的组合都给一个权重的话，需要训练的参数太多了。比如我们有N维的特征，这样的话就需要N*N量级的参数。FM算法的一个优点是减少了需要训练的参数 ...

主要内容： 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一、动机 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行 ...