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 ...

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 ...

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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 ...

计算广告领域中数据特点： 1 正负样本不平衡 2 大量id类特征，高维,多领域(一个类别型特征就是一个field，比如上面的Weekday、Gender、City这是三个fiel ...

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 ...

分组密码工作模式的应用背景：多次使用相同的密钥对多个分组加密，会引发许多安全问题。为了应对不同场合，因而需要开发出不同的工作模式来增强密码算法的安全性。 1、ECB（Electronic Cod ...

CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现，哈哈一个是 ...

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息，而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM，AFM更进了一步。在看两个model前建议对DeepFM, Dee ...

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式，这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特 ...