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FM和FFM的區別
時間 2021-01-16
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FM+FFM FM:旨在解決稀疏數據下的特徵組合問題,具有線性的計算複雜度;(矩陣分解方式處理參數,不僅能減少參數數量,還能處理由於稀疏性帶來的參數不好訓練的問題)一般的線性模型壓根沒有考慮特徵間的關聯(組合)。爲了表述特徵間的相關性,我們採用多項式模型。觀察大量的樣本數據可以發現,某些特徵經過關聯之後,與label之間的相關性就會提高。例如,「USA」與「Thanksgiving」、「China
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