#include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define NUM (int)pow(2.0,25)+1 ;//计算长度 ];//存放数据流 struct node { int data; struct node* next; }; struct node* creat()//创建链表 { int x; struct node *tail,*p,*hea…

主要内容: 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法   一.动机 在传统的线性模型如LR中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征直接的交互作用,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kernel映射,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好地进行学习:现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF.SVD++等,这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.为此,在高度稀疏的数据场景下如推荐系统,FM(…

1.FM背景 在计算广告中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果.在前面的相关博文中,我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法.对于特征组合来说,业界现在通用的做法主要有两大类:FM系列与Tree系列.今天,我们就来讲讲FM算法. 2.one-hote编码带来的问题 FM(Factorization Machine)主要是为了解决数据稀疏的情况下,特征怎样组合的问题.已一个广告分类的问题为例,根据用户与广告位的一些特…

1. 什么是FM? FM即Factor Machine,因子分解机. 2. 为什么需要FM? 1.特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息,因此,可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果. 2.高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题,并直接会导致计算量过大,特征权值更新缓慢.试想一个10000*100的表,每一列都有8种元素,经过one-hot独热编码之后,会产生一个10000*800的表.因此表中每行元素只有100个值…

FM的总结: 1.FM算法与线性回归相比增加了特征的交叉.自动选择了所有特征的两两组合,并且给出了两两组合的权重. 2.上一条所说的,如果给两两特征的组合都给一个权重的话,需要训练的参数太多了.比如我们有N维的特征,这样的话就需要N*N量级的参数.FM算法的一个优点是减少了需要训练的参数.这个也是参考了矩阵分解的想法.有N个特征,特征间的权重,需要一个N*N的权重矩阵.把这个N*N的矩阵分解成  K*N的矩阵V的乘积,权重矩阵W=VT*V.把每个特征用长度为K的向量来表示,此处应该是每个特征也有…

转自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM原理 =>解决稀疏数据下的特征组合问题, 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度 对于categorical(类别)类型特征,需要经过One-Hot Encoding转换成数值型特征.CTR…

因子分解机(Factorization Machine,简称FM)算法用于解决大规模稀疏数据下的特征组合问题.FM可以看做带特征交叉的LR. 理论部分可参考FM系列,通过将FM的二次项化简,其复杂度可优化到\(O(kn)\).即: \[ \hat y(x) = w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i +\sum_{i=1}^n \sum_{j=i+1}^n ⟨vi,vj⟩ x_i x_j \\ =w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i + \frac{1}{2} \sum_{…

一,FM算法: 1,逻辑回归上面进行了交叉特征.算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n). 2,本质:每个特征都有一个k维的向量,代表的是每个特征都有k个不可告人的信息.(FFM:面对不同的字段field都有k个不可告人的信息.)所以,得到了n*k的矩阵,每一行就是每一个特征的向量. 3,原理推导:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267 4,代码:https://github.com/challenge-ICME2019-Byteda…

主要内容: 实现方法 Python实现FM算法 libFM   一.实现方法 1.FM模型函数 变换为线性复杂度的计算公式: 2.FM优化目标 根据不同的应用,FM可以采用不同的损失函数loss function来作为优化目标,如回归Regression:y^(x)直接作为预测值,损失函数可以采用least square error:二值分类Binary Classification:y^(x)需转化为二值标签,如0,1.损失函数可以采用hinge loss或logit loss:排序Rank:…

(转载)FM算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33184179…

题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5145 题意:给你n,m,共有n个女孩,标号为1—n,n个数xi表示第ith个女孩在第xi个教室,然后下面有m个询问,每个询问有l,r两个数,表示要去找编号为l到r的女孩,每进一次教室只能找一个女孩,问有多少种组合方式,不同的组合方式定义为去教室的顺序不同. 题解:这题是离线的,很容易想到用莫队分块做,主要是要找出状态转移的方程,对于询问区间[l,r],假设这个区间的女孩一共分布在k个教室,每个教室有…

https://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/77772565 https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52143909 ##################################################################################################…

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…

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…

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

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&…

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…

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d…

EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型.聚类.HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数: (2)对似然函数取对数,并整理: (3)求导数,令导数为0,得到似然方程: (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): 优点: 1. 简单稳定: 2. 通过E步骤和M步骤使得期望最大化,是自收敛的分类算法,既不需要事先设定类别也…

极大似然估计是利用已知的样本结果,去反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值,也就是在给定的观测变量下去估计参数值.然而现实中可能存在这样的问题,除了观测变量之外,还存在着未知的隐变量,因为变量未知,因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值.EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计,或者说是极大后验概率估计. 1.经典的三硬币模型 引入一个例子来说明隐变量存在的问题.假设有3枚硬币,分别记作A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别是π,p,q.我们的实验过程如下,先投掷硬…

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当…

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的…

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要…

转自: 博客 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/ github https://github.com/zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm/tree/master/Chapter_3%20Factorization%20Machine 一.因子分解机FM的模型    因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Ste…

1. 什么是FFM? 通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field,相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型. 2. 为什么需要FFM? 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.由于推荐系统是一个高度系数的数据场景,由此产生了FM系列算法,包括FM,FFM,DeepFM等算法. 3.…

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度…

[PPT详解]曹欢欢:今日头条算法原理 悟空智能科技 4月8日 公众号后台回复:“区块链”,获取区块链报告 公众号后台回复:“sq”,进入区块链分享社群 热文推荐: 1000位专家推荐,20本区块链必读书籍(附PDF) 中国首个区块链标准<区块链参考架构>发布 今天,算法分发已经是信息平台.搜索引擎.浏览器.社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑.挑战和误解.今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改. 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢…

原文:https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法,它讲的是组合学习器的概念,但是使用的相对于bagging和boosting较少,它不像bagging和boosting,而是组合不同的模型,具体的过程如下:1.划分训练数据集为两个不相交的集合.2. 在第一个集合上训练多个学习器.3. 在第二个集合上测试这几个学习器4. 把第三步得到的预测结果作为输入,把正确的回…

www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf  读书笔记 The effect of feature conjunctions(组合特征) is difficult for linear models(比如LR) to learn because they learn the two weights separately(学习LR模型时,不同的参数是独立学习的). 用于组合特征的两个模型: 1. degree-2 polynomial mappings(Po…

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.…