GBDT推导:

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html

FM,FFM推导:

https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_practices.html

http://www.libfm.org/(推荐论文中包含推导ALS,SGD,MCMC学习算法)

GBDT,FM,FFM推导的更多相关文章

  1. CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

    https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实 ...

  2. 推荐系统算法学习(一)——协同过滤(CF) MF FM FFM

    https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤(CF)[基于内存的协同过滤] 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下 ...

  3. FM/FFM原理

    转自https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, ...

  4. FM的推导原理--推荐系统

    FM:解决稀疏数据下的特征组合问题  Factorization Machine(因子分解机) 美团技术团队的文章,觉得写得很好啊:https://tech.meituan.com/deep-unde ...

  5. Boosting(提升方法)之GBDT

    一.GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题,而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).GBDT(Gradient Boosting ...

  6. GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现

    1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是 ...

  7. 因子分解机 FM

    特征组合 人工方式的特征工程,通常有两个问题: 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中,无法被专家识别和设计 针对上述两个问题,广度模型和深度模型提供了不同的解决思路. 广度模型包括FM/FFM等 ...

  8. FM系列

    在计算广告中,CTR是非常重要的一环.对于特征组合来说,业界通用的做法主要有两大类:FM系列和Tree系列.这里我们来介绍一下FM系列. 在传统的线性模型中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征 ...

  9. 推荐系统系列(二):FFM理论与实践

    背景 在CTR/CVR预估任务中,除了FM模型[2] 之外,后起之秀FFM(Field-aware Factorization Machine)模型同样表现亮眼.FFM可以看作是FM的升级版,Yuch ...

随机推荐

  1. Python程序设计9——数据库编程

    1 数据持久化 持久化是将内存中的对象存储在关系数据库中,当然也可以存储在磁盘文件.XML数据文件中.实现数据持久化至少需要实现以下3个接口 void Save(object o):把一个对象保存到外 ...

  2. 树莓派研究笔记(3)-- 安装VNC

    小屏幕太小了,眼睛快看瞎了,必须安装VNC 才行啊. 更新—2018-02-04 最新版本的系统中自带了VNC了,只需要在 菜单 Preferences -> Raspberry Pi Conf ...

  3. Inheritance with EF Code First: Part 3 – Table per Concrete Type (TPC)

    Inheritance with EF Code First: Part 3 – Table per Concrete Type (TPC) This is the third (and last) ...

  4. java的编码问题详解

    ucenter的中文问题终于解决,这也暴露我对Java编码知识的严重不足,经过多次试验和搜索,对这块知识终于有了一个新的认识,所以把理解的内容写道这里 1:JVM的内存中字符串的编码格式是统一的吗? ...

  5. 使用Notepad++与Dev_c++编译

    1. 安装Dev.打开DEV安装目录下的 D:\app\DevCpp\Dev-Cpp\MinGW64\bin(因人而异). 2.添加环境变量,测试. 将上述路径D:\app\DevCpp\Dev-Cp ...

  6. Bulma 中的媒体查询

    在 Bulma 中将设备分为 6 类:手机.平板.触屏设备.桌面.宽屏和大屏.提供了四个阈值. // sass/utilities/variables.sass $tablet: 769px !def ...

  7. Gym - 100792C Colder-Hotter(三分交互)

    Colder-Hotter Statements This is an interactive problem. Egor and Petr are playing a game called «Co ...

  8. 前端基础:call,apply,bind的的理解

    背景 前两天在做小程序的需求的时候用到bind的时候才想起自己对这三的东西的了解比较浅薄,这个时候用的时候就有点怕.时候还是要好好学习下,理解下怎么玩. 正文 先说call 和 apply吧:ECMA ...

  9. Sublime3插件安装

    首先声明一下,小编是做后台开发出身,但是总是想捣鼓一些小的网站出来,可能是完美心作祟,感觉前端这边不能差事,所以就自己上了,一开始是用eclipse来开发的,具体原因忘了,也不知道怎么就开始用Subl ...

  10. Python——用socket和线程实现全双工收发数据

    用socket和线程实现全双工收发数据 1.基础知识 Socket(套接字) 网络上的两个程序通过一个双向的通信连接实现数据的交换,这个连接的一端称为一个socket.由此知道套接字是全双工的. 线程 ...