FM（factorization machine）

1. 模型提出背景 FM解決的是預測性問題。也就是說給定輸入值，給出輸出值。但是針對預測性問題的解決，目前有較多的模型可以用，針對factorization machine這篇文章，作者主要是抓住FM和支持向量機的優劣比較，支持向量機最終是解決數值優化問題，如果自變量是稠密的，那麼使用支持向量機是有較大優勢的。但是如果自變量有較多的類別變量（指示變量），從而導致數據比較稀疏，也就是說一個樣本點的輸

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