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.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/…

Factorization Machine模型 在Logistics Regression算法的模型中使用的是特征的线性组合,最终得到的分隔超平面属于线性模型,其只能处理线性可分的二分类问题,现实生活中的分类问题是多中多样的,存在大量的非线性可分的分类问题. 为了使得Logistics Regression算法能够处理更多的复杂问题,对Logistics Regression算法精心优化主要有两种,(1)对特征进行处理,如核函数的方法,将非线性可分问题转换为近似线性可分的问题(2)对Logist…

参考: http://stackbox.cn/2018-12-factorization-machine/ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641085157432717824&wfr=spider&for=pc https://www.baidu.com/link?url=IyTHH8OFv6c1-Tl9IBQRZ4vsFh5S6lDCNEsYjhnttFycgRr0gms3ZEL6wHl5KpxUG03j0shtg7FfSqRN_uWRrq&…

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等大规模低秩(Low-Rank)模型,FM/FFM通过对特征的低秩展开,为每个特征构建隐式向量,并通过隐式向量的点乘结果来建模两个特征的组合关系实现对二阶特征组合的自动学习.作为另外一种模型,Poly-2模型则直接对2阶特征组合建模来学习它们的权重.FM/FFM相比于Poly-2模型,优势为以下两点.…

1. FM算法 FM(Factor Machine,因子分解机)算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题.FM算法是推荐领域被验证效果较好的推荐算法之一,在电商.广告.直播等推荐领域有广泛应用. 2. FM算法优势 特征组合:通过对两两特征组合,引入交叉项特征. 解决维数灾难:通过引入隐向量,实现对特征的参数估计. 3. FM表达式 对于度为2的因子分解机FM的模型为: 其中,参数.…

在这篇文章我们将介绍因式分解机模型(FM),为行文方便后文均以FM表示.FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点,并且能够用了回归.二分类以及排序任务,速度快,是推荐算法中召回与排序的利器.FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法,但在大型稀疏性数据中FM模型效果也不错.本文首先将阐述FM模型原理,然后针对MovieLens数据集将FM算法用于推荐系统中的ranking阶段,给出示例代码.最后,我们将对该算法进行一个总结. 1. FM算法 FM是一个如SVM一样通用的…

Factorization Machine Model 如果仅考虑两个样本间的交互, 则factorization machine的公式为: $\hat{y}(\mathbf{x}):=w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i + \sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^n<\mathbf{v}_i, \mathbf{v}_j>x_ix_j$ 其中的参数为 $w_0 \in \mathcal{R}, \mathbf{w}\in\mathbb{R}^n,\mathbf{V}\i…

1.在上一篇博客中我们构建度为二的因子分解机模型,这篇博客对这个模型进行实践 下图为准备的数据集: 完整代码为: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/6 # User:WangHong import numpy as np from random import normalvariate # 正态分布 def loadDataSet(data): '''导入训练数据 input: data(string)训练数据 output: dataMat(list)…

在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR,虽然这篇paper在业内广受好评,但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了.今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型,它诞生于2010年,原作者是Steffen Rendle.虽然诞生得更早,但是它的活力更强,并且衍生出了多种版本.我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文. 说到推荐.广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它是一个非常强的模型.理论简单.推导严谨.实现容易,并且效果不俗.即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场,在一…

FM算法 参考链接: https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf…