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. MySQL数据库简介

    数据库就是数据的集合. 关系数据库是一种特殊的数据库,它将数据组织成表,并表示为表之间的关系. 数据库系统往往是大型项目的核心数据内容,如银行的用户账户信息.腾讯的QQ用户账户信息.股市的各种交易信息 ...

  2. Java50道经典习题-程序31 数组逆序

    题目:将一个数组逆序输出.分析:用第一个与最后一个交换. public class Prog31 { public static void main(String[] args) { //遍历原始数组 ...

  3. cross validation

    k-folder cross-validation:k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集.交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果.优点:所 ...

  4. code manager tools myeclipse10 svn插件安装及使用

    一.下载: 1.在线安装地址:http://subclipse.tigris.org/update_1.6.x 2.安装包下载地址:http://subclipse.tigris.org/servle ...

  5. Python中logging模块的基本用法

    在 PyCon 2018 上,Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程. 整个演讲的内容包括: 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记录 ...

  6. Python之函数练习题

    一.简述普通参数.指定参数.默认参数.动态参数的区别 普通参数:就是放入一个形参,当放入实参时,需要按照顺序给形参值. 指定参数:放入实参时是指定的,不用按照顺序给形参,都能让形参获得相应的参数. 默 ...

  7. ios swift UITextView高度自适应

    在ios开发中,用到多行输入时一般都会用到UITextView.常见的比如说聊天输入框,评论输入框等,当用户输入多内容时,我们希望高度能根据用户输入的内容扩大而扩大.其实实现这个功能也不是很难,只需要 ...

  8. 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 ...

  9. Xcode上传appstore 出现 Found an unexpected Mach-O header code: 0x72613c21 错误

    网上说是静态库的问题

  10. 读经典——《CLR via C#》(Jeffrey Richter著) 笔记_方法执行

    [前言] 方法执行前,CLR 会检测方法内代码引用的所有类型.同时 CLR 会分配一个内部数据结构,用来管理对所有引用的类型的访问. 首次执行方法时,托管程序集会把 IL 转换成本地 CPU 指令,并 ...