深入FFM原理与实践

http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html#mjx-eqn-eqfm

关于FFM (Field-aware Factorization Machines) 的几篇博客的更多相关文章

  1. Factorization Machines 学习笔记(三)回归和分类

      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 ...

  2. Factorization Machines 学习笔记(四)学习算法

      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 ...

  3. Factorization Machines 学习笔记(二)模型方程

      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 ...

  4. 分解机(Factorization Machines)推荐算法原理

    对于分解机(Factorization Machines,FM)推荐算法原理,本来想自己单独写一篇的.但是看到peghoty写的FM不光简单易懂,而且排版也非常好,因此转载过来,自己就不再单独写FM了 ...

  5. DeepCTR专题:Neural Factorization Machines 论文学习和实现及感悟

    papers地址:https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 借用论文开头,目前很多的算法任务都是需要使用category feature,而一般对于category f ...

  6. FM(Factorization Machines)

    摘自 https://www.jianshu.com/p/1687f8964a32 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532 ...

  7. FM(Factorization Machines)模型详解

    优点 FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计,而SVM做不到这点 在FM模型的复杂度是线性的,优化效果很好,而且不需要像SVM一样依赖于支持向量. FM是一个通用模型,它可以用于任何特征为实 ...

  8. Factorization Machines with libFM 论文阅读

    Factorization Machines with libFM https://pan.baidu.com/s/1aAyhHGNSrZQFDfoz8VsHIQ libFM网站:http://www ...

  9. 5、AFM(Attention+FM)-----Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network

    1.摘要: 提出一个Attentional FM,Attention模型+因子分解机,其通过Attention学习到特征交叉的权重.因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的,如何通过机器自动 ...

随机推荐

  1. String的用法——其他功能

    package cn.itcast_06; /* String类的其他功能: 替换功能: String replace(char old,char new) String replace(String ...

  2. AJPFX关于throw、throws关键字的解析

    throw.throws关键字 throw关键字: 是用于方法体内部,用来抛出一个Throwable类型的异常.如果抛出了检查异常, 则还应该在方法头部声明方法可能抛出的异常类型.该方法的调用者也必须 ...

  3. 大步小步法(BSGS) 学习笔记

    \(\\\) BSGS 用于求解关于 \(x\) 的方程: \[ a^x\equiv b\pmod p\ ,\ (p,a)=1 \] 一般求解的是模意义下的指数,也就是最小非负整数解. \(\\\) ...

  4. 使用过Fetch之后,你还想使用AJAX吗

    之前做数据交互的时候,请求数据一直使用ajax,看到网上有使用Fetch,所以也想拿来尝尝鲜 本次介绍只涉及fetch相关,传统的ajax基本上不涉及 当然你也要考虑兼容.浏览器支持情况. 一会这个只 ...

  5. R in action读书笔记(17)第十二章 重抽样与自助法

    12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相 ...

  6. Mac eclipse java6环境安装

    由于旧版adtbundle eclipse需要java se6版本支持,而较新版本mac系统默认安装较高的java版本,所以这里需要卸载高版本jdk(1.8),然后安装1.6 mac删除jdk jav ...

  7. (转)淘淘商城系列——zookeeper单机版安装

    http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72717744 这篇文章,我单独来说一下zookeeper如何安装.在实际开发中,zookeep ...

  8. Android(java)学习笔记192:ContentProvider使用之虚拟短信

    1.虚拟短信应用场景:   急着脱身?应付老婆(老公.男女朋友查岗)?   使用虚拟通话短信吧.您只需通过简单设置,软件就会在指定时间会模拟一个“真实”来电或短信来迷惑对方,通过“真实”的证据让对方相 ...

  9. swift VTables

    VTables https://github.com/apple/swift/blob/master/docs/SIL.rst#vtables decl ::= sil-vtable sil-vtab ...

  10. faster rcnn一些博客

    这个是对faster 问题的一个总结 http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/72675831?locationNum=11&fps=1 ...