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 ...

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 ...

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 ...

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

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

在上一篇的博客講述了SSD的原理，這一篇主要是講解keras的實現。 keras代碼的github地址為：點擊打開鏈接 model 的框架實現（ssd.py）： 先給出了改變后的VGG16的實現： 標紅部分就是進行改變 ...

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 ...