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

因子機的定義 機器學習中的建模問題可以歸納為從數據中學習一個函數，它將實值的特征向量映射到一個特定的集合中。例如，對於回歸問題，集合 T 就是實數集 R，對於二分類問題，這個集合可以是{+1，-1} ...

1. DeepFM算法的提出 由於DeepFM算法有效的結合了因子分解機與神經網絡在特征學習中的優點：同時提取到低階組合特征與高階組合特征，所以越來越被廣泛使用。 在DeepFM中，FM算法負責對一階特征以及由一階特征兩兩組合而成的二階特征進行特征的提取；DNN算法負責對由輸入的一階特征進行全 ...

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 ...

上一篇我們講了《FFM原理及公式推導》，現在來編碼實現一下。 把寫代碼所需要所有公式都列出來，各符號與原文《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》中的保持一致。 符號約定： $n$:特征的維數 $m$:域的個數 $k ...

1. Learning to Rank 1.1 什么是排序算法 為什么google搜索 ”idiot“ 后，會出現特朗普的照片？ “我們已經爬取和存儲了數十億的網頁拷貝在我們相應的索引位置。因此，你輸入一個關鍵字，我們將關鍵詞與網頁進行匹配，並根據200多個因子對其進行 ...

1. GBDT + LR 是什么 本質上GBDT+LR是一種具有stacking思想的二分類器模型，所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於Facebook 2014年的論文 Practical ...

一. 概述 首先需要先介紹一下無監督學習，所謂無監督學習，就是訓練樣本中的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質以及規律。通俗得說，就是根據數據的一些內在性質，找出其內在的規律。而這一類算法，應用最為廣泛的就是“聚類”。 聚類算法可以對數據進行數據歸約，即在盡可 ...