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 ...

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 ...

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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 ...

計算廣告領域中數據特點： 1 正負樣本不平衡 2 大量id類特征，高維,多領域(一個類別型特征就是一個field，比如上面的Weekday、Gender、City這是三個fiel ...

1. 什么是FFM？ 通過引入field的概念，FFM把相同性質的特征歸於同一個field，相當於把FM中已經細分的feature再次進行拆分從而進行特征組合的二分類模型。 2. 為什么需要FFM ...

分組密碼工作模式的應用背景：多次使用相同的密鑰對多個分組加密，會引發許多安全問題。為了應對不同場合，因而需要開發出不同的工作模式來增強密碼算法的安全性。 1、ECB（Electronic Cod ...

CTR學習筆記系列的第一篇，總結在深度模型稱王之前經典LR，FM, FFM模型，這些經典模型后續也作為組件用於各個深度模型。模型分別用自定義Keras Layer和estimator來實現，哈哈一個是 ...

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分來學習組合特征信息，而FiBiNET則是應用SENET加入了特征權重比NFM，AFM更進了一步。在看兩個model前建議對DeepFM, Dee ...

之前總結了PNN,NFM,AFM這類兩兩向量乘積的方式，這一節我們換新的思路來看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前輩，DCN在ResNet上進一步創新，為高階特 ...