...
主要內容: 實現方法 Python實現FM算法 libFM 一 實現方法 FM模型函數 變換為線性復雜度的計算公式: FM優化目標 根據不同的應用,FM可以采用不同的損失函數loss function來作為優化目標,如回歸Regression:y x 直接作為預測值,損失函數可以采用least square error 二值分類Binary Classification:y x 需轉化為二值標簽, ...
2017-12-13 14:13 0 8634 推薦指數:
...
1. 什么是FM? FM即Factor Machine,因子分解機。 2. 為什么需要FM? 1、特征組合是許多機器學習建模過程中遇到的問題,如果對特征直接建模,很有可能會忽略掉特征與特征之間的關聯信息,因此,可以通過構建新的交叉特征這一特征組合方式提高模型的效果。 2、高維的稀疏矩陣 ...
1.FM背景 在計算廣告中,CTR預估(click-through rate)是非常重要的一個環節,因為DSP后面的出價要依賴於CTR預估的結果。在前面的相關博文中,我們已經提到了CTR中相關特征工程的做法。對於特征組合來說,業界現在通用的做法主要有兩大類:FM系列與Tree系列。今天,我們就來 ...
一、FM概述 FM = Factorization Machines = 因式分解機 FM 是線性回歸+交叉項。通過把所有向量與其后的一個或多個向量做交叉,組合出了二階或多階的特征。同時通過將特征交叉對應的聯合權重,拆分成獨立的特征權重,解決聯立數據稀疏問題,具有良好的泛化性能。 二、FM ...
轉自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM ...
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 ...
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 ...
看了網上的一些用tf實現的FM,很多都沒有考慮FM實際使用中數據樣本稀疏的問題。 我在實現的時候使用 embedding_lookup_sparse來解決這個問題。 對於二階部分,由於embedding_lookup_sparse沒法計算 和的平方 和 平方的和,我參考 ...