FM算法模型

FM算法模型 一、FM意義 二、FM理論模型 三、參數優化 一、FM意義 傳統的LR模型，各個特徵之間是相互獨立的，爲了獲得特徵之間的交互關係，需要花費大量的時間去進行人工特徵構造（交叉特徵）。同時，面對特徵高度稀疏的應用領域（推薦系統），相當多的參數難以得到有效的學習。於是FM算法應運而生。 FM獲得二階交叉特徵，同時能解決特徵高度稀疏導致參數不能得到有效學習的問題。 二、FM理論模型 從上圖看

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