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FM算法(一):算法理論
時間 2020-12-30
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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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