近期学习了一种叫做 Factorization Machines（简称 FM）的算法，它可对随意的实值向量进行预測。其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景；2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简介，并对其训练算法 — 随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行具体推导。







相关链接：


（一）预測任务


（二）模型方程


（三）回归和分类


（四）学习算法







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作者: peghoty


出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/40534951


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