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)…

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现Deep FM算法原理代码实现参考文献CTR预估综述点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比. 它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否…

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:在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统,需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现 对于只用itemCF的系统,需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢,答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵[不断删除离开的用户/物品,加入新来的用户/物品] 2.MF PMF BPMF[…

转自https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估…

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-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 复杂度变成(kn) FFM是(knn),FMM是隐变量和fileld相关 假设样本的 n个特征属于 f个field,那么FFM的二次项有 nf个隐向量.而在FM模型中,每一维特征的隐向量只有一个.FM可以看…

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 Decision Tree)就是提升树算法的一种,它使用的基学习器是CART(分类和回归树),且是CART中的回归树. GBDT是一种迭代的决策树算法,通过多轮迭代,每轮学习都在上一轮训练的残差(用损失函数的负梯度来替代)基础上进行训练.在回归问题中,每轮迭代产生一棵CART回归树,迭代结束时将得…

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.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

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.…

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之间的相互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合.非线性SVM可以对特征进行核变换,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好的进行学习.现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.推荐系统是一个高度稀疏的数据场景,由此产生了FM系列算法. 本文主要涉及四…

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,Yuchi Juan于2016年提出该模型,但其诞生是受启于Rendle在2010年发表的另一个模型PITF [3](FM也是Rendle在2010年发表的),其论文原文 [1] 中写道: The idea of FFM originates from PITF proposed for recommend…