FM算法(一)：算法理論

主要內容： 動機 FM算法模型 FM算法VS 其他算法   一、動機 在傳統的線性模型如LR中，每個特徵都是獨立的，如果需要考慮特徵與特徵直接的交互作用，可能需要人工對特徵進行交叉組合；非線性SVM可以對特徵進行kernel映射，但是在特徵高度稀疏的情況下，並不能很好地進行學習；現在也有很多分解模型Factorization model如矩陣分解MF、SVD++等，這些模型可以學習到特徵之間的交互

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