FM算法keras實現
...
原文：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的意義 解決了稀疏數據下的特征組合的問題 特征組合方面：不需要手工組合，可以自動組合N階特征 稀疏數據方面：分開訓練， ...
2020-04-29 13:52 0 577 推薦指數：
相關推薦
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 ...
FM算法解析及Python實現
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 ...
FM算法
講講FM算法。 2.one-hote編碼帶來的問題 FM(Factorization Machin ...
FM梳理以及公式細節推導
FM的論文名字為《Factorization Machines》，其核心思想是組合一階和二階特征，基於K維的隱向量，處理因為數據稀疏帶來的學習不足問題。並且通過公式推導出其學習時間是線性的，非常適用於大規模的推薦系統。首先從LR到多項式模型方程再到FM進行演進的梳理，隨后對於論文中的某些細節 ...
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 ...
SSD算法詳解 及其 keras實現
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 ...
Keras代碼超詳細講解LSTM實現細節
1.首先我們了解一下keras中的Embedding層：from keras.layers.embeddings import Embedding： Embedding參數如下： 輸入尺寸：（batch_size,input_length） 輸出尺寸：（batch_size ...