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. Linux网络服务管理命令

    netstat命令 示例:查看指定的服务是否开启netstat | grep ssh | grep -v grep 网络下载器————wget wget是一个Linux环境下用于从WWW上提取文件的工 ...

  2. java全栈day01-03注释、关键字与标识符

    通常我们需要在源代码中添加文字用来对进行代码解释说明,但这些文字并不是Java代码的语法,会导致编译出错.这时我们可以使用注释来完成这一事项! 在编译时,编译器会忽略注释的存在,就好像注释内容不存在一 ...

  3. HDU 2819 Swap (二分匹配+破输出)

    题意:给定上一个01矩阵,让你变成一个对角全是 1 的矩阵. 析:二分匹配,把行和列看成两个集合,用匈牙利算法就可以解决,主要是在输出解,在比赛时一紧张不知道怎么输出了. 输出应该是要把 match[ ...

  4. 手把手教Android商业项目-即时通讯-i美聊

    [课程概况] 手把手教你从无到有的完整实现一个Android商业项目,是目前整个市场上所没有的课程,废话不多说,请往下看. [项目概况] 项目名称:i美聊 所属领域:移动社交 即时通讯   代码行数: ...

  5. 如何选择SSL 证书服务

    从信任等级的角度来说,SSL证书主要分为三类: 1. 域名型https证书(DVSSL):信任等级一般,只需验证网站的真实性便可颁发证书保护网站: 2. 企业型https证书(OVSSL):信任等级高 ...

  6. python安装opencv库

    1.打开anaconda prompt(安装anaconda会默认安装),键入 pip install opencv-python,如下: 2.安装过程如下所示: 3 测试是否安装成功 上述就说明安装 ...

  7. java 学习第一篇简单基础

    Java基础 Java Java 和C#有着极为相似的语法. 和C#都是面向对象的高级程序语言. JAVA是一个开源,公开的语言,有着极其丰富的开源库和其他资源. JAVA分类 JAVA分SE EE ...

  8. HBase - 伪分布式安装过程

    环境 - hadoop - 没有zookeeper(用hbase自带的zookeeper,当然后期我会改用独立的zookeeper) HBase介绍 参考:hbase是什么? hbase下载 地址:h ...

  9. 深入浅出git

    图文 http://www.cnblogs.com/syp172654682/p/7689328.html 廖雪峰 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001373951 ...

  10. 高效 MacBook 工作环境配置

    转自:https://mp.weixin.qq.com/s/sloc6HgKcosXtWcbMB_5hA 工欲善其事,必先利其器,工具永远都是用来解决问题的,没必要为了工具而工具,一切工具都是为了能快 ...