論文筆記-Factorization Machines
因子分解機Factorization Machine的提出是對標SVM和矩陣分解，如SVD++、PITF、FPMC模型。 FM集成了SVM的優點，可以應用在任意的實值特徵向量上。相比於SVM，FM可以通過分解參數對變量之間的交互建模，因此可以應用於數據稀疏的問題上，來對特徵之間的交互進行估計，SVM在這類問題上沒有很好的發揮。FM的計算時間可以優化到線性時間，因此FM可以直接優化。不同於對偶SVM
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