原文:FM算法 的總結

FM的總結: 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。 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。這個也是參考了矩陣分解的想法。有N個特征,特征間的權重,需要一個N N的權重矩陣。把這個N N的矩陣分解成 K N的矩 ...

2018-06-14 14:07 0 2668 推薦指數:

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FM算法

講講FM算法。 2.one-hote編碼帶來的問題 FM(Factorization Machin ...

Tue Dec 20 18:01:00 CST 2016 0 1355
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/google19890102/article/details/45532745 FM ...

Sun Jan 22 22:08:00 CST 2017 1 14310
FM算法(二):工程實現

主要內容: 實現方法 Python實現FM算法 libFM 一、實現方法 1、FM模型函數 變換為線性復雜度的計算公式: 2、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 ...

Wed Dec 13 22:13:00 CST 2017 0 8634
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 ...

Thu Nov 23 09:41:00 CST 2017 0 34223
FM算法解析及Python實現

1. 什么是FMFM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 ...

Sun Sep 09 03:01:00 CST 2018 55 23695
FM算法原理、細節問答、keras實現

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 ...

Wed Apr 29 21:52:00 CST 2020 0 577
 
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