因子分解機（Factorization Machines ）知識點總結
最近遇到海量稀疏數據，嘗試logistic regression之後發現模型效果不理解，嘗試LR的非線性版本——因子分解機，下面記錄下FM（Factorization Machines）的知識點~ 1、目的、優缺點 目的：在特徵稀疏情況下，特徵如何組合，如何構建非線性超平面。 優缺點： （1）特徵稀疏時，模型仍能參數估計（SVM會失敗） （2）可以基於原始形式進行優化（需要像SVM一樣藉助支持向量
相關文章
- 1. Factorization Machines（因子分解機）
- 2. FM(Factorization Machines)因子分解機模型
- 3. Factorization Machines 因式分解機
- 4. 因式分解機（Factorization Machines，FM ）
- 5. 因子分解機（Factorization Machine）詳解（一）
- 6. 隱因子分解機Factorization Machine
- 7. 隱因子分解機（Factorization Machine）
- 8. Factorization Machines
- 9. Factorization Machines 論文閱讀總結
- 10. FM-Factorization Machines
- 更多相關文章...
- • R 因子 - R 語言教程
- • 與傳輸層有關的基本知識 - TCP/IP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
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Factorization Machines（因子分解機）
- 2. FM(Factorization Machines)因子分解機模型
- 3. Factorization Machines 因式分解機
- 4. 因式分解機（Factorization Machines，FM ）
- 5. 因子分解機（Factorization Machine）詳解（一）
- 6. 隱因子分解機Factorization Machine
- 7. 隱因子分解機（Factorization Machine）
- 8. Factorization Machines
- 9. Factorization Machines 論文閱讀總結
- 10. FM-Factorization Machines