1. 什么是FM？ FM即Factor Machine，因子分解机。 2. 为什么需要FM？ 1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。 2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常 ...
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2018-09-08 19:21:41
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Factorization Machines 1. 论文提出了 Factorization Machine （因子分解机模型）来解决稀疏数据问题。并与支持向量机和矩阵分解算法（如SVD++）进行对比。 FM模型在稀疏数据下可以同时训练一次项参数和二次项参数。设输入向量 $\mathbf{x} = ( ...
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2018-05-01 20:40:32
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隐因子分解机Factorization Machine【http://www. w2bc. com/article/113916】 https://my.oschina.net/keyven/blog/648747 http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5255427.htm ...
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2016-09-30 18:46:51
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1.背景
Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。FM的提出主要对比对象是SVM，与SVM相比，有如下几个优势
（1）对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM可以，而SVM会效果很差，因为训出的SVM模型会面临较高的bias。
（2）FMs拥有线性的复杂度, 可以通过 primal 来优化而不依...
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2016-04-22 19:03:03
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Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。 一、与其他模型的对比 与SVM相比，FM对特征之间的依赖关系用factorized parameters来表示。对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM搞的定
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2016-03-08 21:06:52
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一、因子分解机FM的模型
因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen
Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。
1、因子分解机FM的优势
对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多，例如作者所举的推荐系统的例子便是一个很直观的具有稀疏特点的例子。
2、因子分解机FM的...
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2015-05-06 15:14:20
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