CTR預估算法之FM, FFM, DeepFM及實踐
https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目錄目錄CTR預估綜述Factorization Machines(FM)算法原理代碼實現Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代碼實現 ...
原文：FM算法及FFM算法
轉自：http: tech.meituan.com deep understanding of ffm principles and practices.html http: blog.csdn.net google article details FM原理 gt 解決稀疏數據下的特征組合問題， 對於categorical 類別 類型特征，需要經過One Hot Encoding轉換成數值型特征。 ...
2017-01-22 14:08 1 14310 推薦指數：
相關推薦
FM算法
講講FM算法。 2.one-hote編碼帶來的問題 FM(Factorization Machin ...
FM與FFM
FM和FFM模型是最近幾年提出的模型，憑借其在數據量比較大並且特征稀疏的情況下，仍然能夠得到優秀的性能和效果的特性 FM原理 經過One-Hot編碼之后，大部分樣本數據特征是比較稀疏的。例如，CTR/CVR預測時，用戶的性特征具有非零值。實際上，這種情況並不是此例獨有的，在真實應用 ...
推薦系統算法學習（一）——協同過濾(CF) MF FM FFM
https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.協同過濾（CF）【基於內存的協同過濾】 優點：簡單，可解釋 缺點：在稀疏情 ...
FFM算法解析及Python實現
1. 什么是FFM？ 通過引入field的概念，FFM把相同性質的特征歸於同一個field，相當於把FM中已經細分的feature再次進行拆分從而進行特征組合的二分類模型。 2. 為什么需要FFM？ 在傳統的線性模型中，每個特征都是獨立的，如果需要考慮特征與特征之間的相互作用，可能需要 ...
FM算法 的總結
FM的總結： 1、FM算法與線性回歸相比增加了特征的交叉。自動選擇了所有特征的兩兩組合，並且給出了兩兩組合的權重。 2、上一條所說的，如果給兩兩特征的組合都給一個權重的話，需要訓練的參數太多了。比如我們有N維的特征，這樣的話就需要N*N量級的參數。FM算法的一個優點是減少了需要訓練的參數 ...
FM算法(一)：算法理論
主要內容： 動機 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一、動機 在傳統的線性模型如LR中，每個特征都是獨立的，如果需要考慮特征與特征直接的交互作用，可能需要人工對特征進行交叉組合；非線性SVM可以對特征進行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情況下，並不能很好地進行 ...
GBDT，FM，FFM推導
見我的原創文章原文（建議用Chrome瀏覽器閱讀）： https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YZ2Tmpw= ...