深入理解FM和FFM
公司主要用這兩個模型來進行廣告預測。 http://geek.csdn.net/news/detail/59793 FM主要是處理在onehot之后，矩陣稀疏的問題。 在引入fm之后，能夠更好的處理特征與特征之間的關系。 訓練時間是線性復雜度，而且也比較容易解釋。 FFM就是把FM中的vi ...
原文：FM與FFM深入解析
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 ， 。對於監督學習，通常有一標注的訓練樣本集合 線性函數是最簡單的建模函數，它假定這個函數可以用參數w來刻畫， 對於回歸問題，，而對於二分類問題，需要做對數幾率函數變換 邏輯回歸 線性模型的缺點是無法學到模型之間的 ...
2019-01-17 18:18 0 1058 推薦指數：
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