FM/FFM/wide&deep/deepFM筆記

一，FM FM在LR的基礎上，增加了交叉特徵，表達能力更強。FM爲每個特徵學習一個隱向量，在特徵交叉時，使用兩個特徵隱向量的內積作爲交叉特徵的權重。FM的模型是： y ~ = w 0 + ∑ i = 1 n w i x i + ∑ i = 1 n ∑ j = i + 1 n < v i v j > x i x j \widetilde{y}=w _{0}+\sum_{i=1}^{n}w _{i}x

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