推薦系統FM理論

FM算法是進行特徵組合時的常見算法。 1. FM要解決的問題 FM主要是爲了解決數據稀疏的情況下，特徵組合問題。 one-hot編碼存在的兩個問題：1.樣本數據會變得很稀疏，2.特徵空間變大 普通的線性模型，各個特徵都是獨立考慮的，沒有考慮到特徵之間的相關性，如果能找出有關聯的特徵，會有很大的幫助。一般的線性模型爲: 在實踐經驗中，對特徵進行交叉組合往往能夠更好地提升模型效果。 2. FM定義 M

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