無痛學會分解機(Factorization Machine，FM)算法總結
FM(Factorization Machine)主要是爲了解決數據稀疏的情況下，特徵怎樣組合的問題。此算法的主要作用是可以把所有特徵進行高階組合，減少人工參與特徵組合的工作。FM只需要線性時間複雜度，可以應用於大規模機器學習。 預測任務 模型方程 迴歸和分類 學習算法 注：上面最後一句話應該是"而 g θ ( x ) g_{\theta}(x) gθ(x)則利用 y ^ ( x ) − θ h
相關文章
- 1. FM算法（Factorization Machine）
- 2. 機器學習算法（二）：因子分解機FM算法（Factorization Machine）
- 3. FM（factorization machine）
- 4. FM系列模型1——FM（Factorization Machine）算法
- 5. FM(Factorization Machines)因子分解機模型
- 6. 因式分解機（Factorization Machines，FM ）
- 7. #####好######簡單易學的機器學習算法——因子分解機(Factorization Machine)
- 8. 因子分解機（Factorization Machine）詳解（一）
- 9. 機器學習算法（三）：FFM（Field-aware Factorization Machine）（域分解機模型）
- 10. 隱因子分解機Factorization Machine
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • XML 總結 下一步學習什麼呢？ - XML 教程
- • 算法總結-二分查找法
- • 算法總結-回溯法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. FM算法（Factorization Machine）
- 2. 機器學習算法（二）：因子分解機FM算法（Factorization Machine）
- 3. FM（factorization machine）
- 4. FM系列模型1——FM（Factorization Machine）算法
- 5. FM(Factorization Machines)因子分解機模型
- 6. 因式分解機（Factorization Machines，FM ）
- 7. #####好######簡單易學的機器學習算法——因子分解機(Factorization Machine)
- 8. 因子分解機（Factorization Machine）詳解（一）
- 9. 機器學習算法（三）：FFM（Field-aware Factorization Machine）（域分解機模型）
- 10. 隱因子分解機Factorization Machine