JavaShuo
欄目
標籤
FM做feature embedding表示以及CTR loss function
時間 2021-01-13
原文
原文鏈接
FM算法是CTR預估中的經典算法,其優勢是能夠自動學習出交叉特徵.因爲這種特性,FM在CTR預估上的效果會遠超LR. 說明:通過FM的公式可以看出,FM自動學習交叉是通過學習到每個特徵xi的向量表示vi得到的.比如說,對於field A,其特徵有100w種取值,如果使用one-hot編碼。那麼,每個特徵需要使用100w維特徵表示.使用了FM算法學習之後,比如說使用vi的特徵維度是10維.那麼,每個
>>阅读原文<<
相關文章
1.
[CTR]CTR之fm以及ffm
2.
CTR預估模型1-FM
3.
【論文整理】DNN-Face-Recognition-Papers Feature Normalization/Loss Function Method
4.
Loss Function
5.
Loss function
6.
FM算法能夠學習到原始特徵的embedding表示
7.
FM用於CTR預估
8.
【caffe】loss function、cost function和error
9.
ML- error Loss Function
10.
幾種常用的loss function
更多相關文章...
•
SQL 撤銷索引、撤銷表以及撤銷數據庫
-
SQL 教程
•
MySQL的版本以及版本號
-
MySQL教程
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
embedding
function
loss
ctr
feature
示以
以及
表示
javascript...function
MyBatis教程
PHP 7 新特性
Docker教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
添加voicebox
2.
Java 8u40通過Ask廣告軟件困擾Mac用戶
3.
數字圖像處理入門[1/2](從幾何變換到圖像形態學分析)
4.
如何調整MathType公式的字體大小
5.
mAP_Roi
6.
GCC編譯器安裝(windows環境)
7.
LightGBM參數及分佈式
8.
安裝lightgbm以及安裝xgboost
9.
開源matpower安裝過程
10.
從60%的BI和數據倉庫項目失敗,看出從業者那些不堪的亂象
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
[CTR]CTR之fm以及ffm
2.
CTR預估模型1-FM
3.
【論文整理】DNN-Face-Recognition-Papers Feature Normalization/Loss Function Method
4.
Loss Function
5.
Loss function
6.
FM算法能夠學習到原始特徵的embedding表示
7.
FM用於CTR預估
8.
【caffe】loss function、cost function和error
9.
ML- error Loss Function
10.
幾種常用的loss function
>>更多相關文章<<