FM算法

最新推荐文章于 2021-05-17 11:41:09 发布
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分类专栏： 算法
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267
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博客主要围绕FM算法展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及该算法的相关知识，如原理、应用等，FM算法在信息技术领域有一定重要性，可能用于数据挖掘、机器学习等方面。

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FM算法为什么适用于稀疏数据
ustbbsy的博客
12-24 950
FM的原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267 原理 FM的表达式，包含常数项，一阶项，二阶项 正常情况下，只有当不为0的情况下，才能被训练到 同样的，只有当都不为0的情况下，才能被训练到，再加上数据稀疏，不为0的情况非常少，所以就很难被训练到。 解决办法 是矩阵计算出来的值，不再是单纯一个值。 是有下面矩阵计算出来的 这也是矩阵分解的结果。 最后经过一系列的化简 然后求偏导 为什么适用于稀疏 在优化的时候有，同样的当为0的...
推荐算法之FM（因子分解机）与FFM
qq_38375203的博客
05-05 1825
前言 关于FM和FFM的知识有很多，比如召回层或者排序层亦或者是多路召回、统一召回。这些内容以后也会写相应的文章来进行详细的讲解，在这篇文章中只是将这两种算法的基本原理以及公式讲清楚就足够了。 一、POLY2模型 在进行FM以及FFM模型讲解之前，先讲解一下POLY2模型。前面的文章讲过逻辑回归，虽然这是一个非常优秀的算法，但是仅仅依靠单一特征来进行判定的情况下，就会造成信息损失的问题，所以我们还需要进行多维度特征交叉。针对特征交叉问题POLY2模型进行特征的暴力组合来解决这类问题。数学形式如下所示：
FM算法及FFM算法
weixin_41643439的博客
03-30 803
转自：http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/45532745 https://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/634...
FM算法详解
热门推荐
bitcarmanlee的博客
08-07 6万+
1.FM背景在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲FM算法。2.one-hote编码带来的问题FM(Factorization Machine)主要是为了
推荐系统之常用的召回(match)算法
永远飞翔的鸟
09-20 2057
一、协同过滤 1.1 User-CF与Item-CF的比较 1.2 基于共现的协同过滤算法 二、LoglikelihoodRatio算法 三、Embedding表示召回 四、召回算法的应用场景 五、相关参考 六、数据和代码汇总
Python实现FM算法解析
09-19
### Python 实现 FM 算法解析 #### 1. 什么是FM？ FM，即**因子分解机**（Factorization Machine），是一种通用的预测模型，主要用于处理特征间复杂的交互关系和高维稀疏数据的问题。它能有效地捕捉到特征间的交互...
基于FM算法的电路划分新方法 (2004年)
05-18
### 基于FM算法的电路划分新方法 #### 概述 本文介绍了一种新的基于FM算法（一种快速有效的图划分算法）的启发式电路划分方法。这种方法首先通过聚类算法对电路中的各个单元进行分组，形成初始划分状态。接着，在...
fm.rar_C+++VLSI_FM VLSI_fm算法VLSI_vlsi_电路算法设计
09-22
**C++与VLSI（超大规模集成电路）的结合：FM算法在电路设计中的应用** 在计算机硬件领域，VLSI（超大规模集成电路）的设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到了电子工程、计算机科学和材料科学等多个学科。在这个...
fm算法详解_FM算法(一)：算法理论
weixin_30556403的博客
02-01 5393
主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，但基...
FM：推荐算法中的瑞士军刀
abcdefg90876的博客
01-10 1298
前言自从我上次在知乎回答了问题《机器学习中较为简单的算法有哪些？》，很多同学私信我询问我FM算法在推荐系统中的应用细节，索性今天就专门写一篇文章，仔细聊一聊FM这把“推荐算法中的瑞士军刀...
FM（Factorization Machines ）特征处理
飘过的春风
08-01 3161
博客链接： 知乎，讲解的比较好 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267 算法理论：https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.html FM/FFM算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34564014 工程实践http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/80325...
推荐系统FM & FFM算法解读与实践
baymax_007的博客
11-13 3万+
在推荐系统和计算广告业务中，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量流量转化的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值，增加广告及电商收入有重要的指导作用。业界常用的方法有人工特征工程 + LR（Logistic Regression）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） + ...
【推荐算法】FM模型：Factorization Machines
长相忆兮长相忆的专栏
05-17 5363
FM算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization Model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景。 为此，FM出现了。
推荐系统算法：FM
qq_38858247的博客
12-02 1014
lr没有特征组合，参数只与自身有关   <“化妆品”类商品，“女”性>，<“球类运动配件”的商品，“男”性>，<“电影票”的商品，“电影”> 在多项式模型中，特征  和  的组合采用  表示，即和都非零时，组合特征  才有意义   这里和是等价的、 复杂度：n^2---》kn https://zhuanlan.zhihu.com...
推荐系统 - 基于FM算法的协同召回算法
马飞飞的博客
08-14 3919
详细理论参照此处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58160982 说明 1.FM是一种LR基础上扩展的线性模型，在特征上做了两两组合上的信息挖掘，因为其高效性，既可以作为召回模型，也可以作为排序模型，并且在数据量非常大时，其相对于lightGBM这样的模型，可以做流式训练，能承载更大数据量的训练，比如在2018腾讯广告算法大赛中，top选手在复赛大数据量情况下，多使...
【转】推荐系统算法总结（三）——FM与DNN DeepFM
ai_1046067944的专栏
08-30 2375
来源：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23269761/article/details/81366939，如有不妥，请随时联系沟通，谢谢~ 0.疯狂安利一个博客 FM的前世今生： https://tracholar.github.io/machine-learning/2017/03/10/factorization-machine.html#%E7%BB%BC%E8%BF%...
《天池数据挖掘零基础入门：心跳信号分类预测的EDA分析全过程代码分享》
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中，我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践，涉及数据的初步探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台，这是一个提供各类数据竞赛的平台，旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目，要求参赛者对心跳信号进行分类预测，例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节，其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件，记录了使用 Python 编程语言（如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库）进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容：数据加载，利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息，如行数、列数、缺失值和数据类型；描述性统计，计算数据的中心趋势（平均值、中位数）、分散度（方差、标准差）和分布形状；可视化，绘制直方图、散点图、箱线图等，直观呈现数据分布和关联性；特征工程，识别并处理异常值，创建新特征或对现有特征进行转换；相关性分析，计算特征之间的相关系数，挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示，总结了 EDA 过程中的发现，以及初步模型结果，涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集，这类数据通常由多个时间序列组成，每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景，如波
社交媒体即时通讯_Instagram_MQTT协议_FBNS推送_实时消息处理_TypeScript封装_Nodejs库_Instagram私有API扩展_实时事件订阅_直接消息处理_在线状态.zip
最新发布
06-17
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百度人脸识别离线sdk DEMO
06-17
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FM算法通俗理解
03-25
<think>好的，用户想要了解FM算法，也就是因子分解机，我得先回忆一下它的基本概念和应用场景。FM算法在推荐系统和CTR预估中很常见，对吧？用户可能已经听说过协同过滤或者逻辑回归这些传统方法，现在想了解FM的优势在哪里。 首先，我需要解释FM解决的问题。传统的线性模型，比如逻辑回归，只能学习各个特征的权重，无法捕捉特征之间的交互作用。而现实中的数据，特征之间的组合往往很重要，比如用户年龄和商品类别的组合。这时候，二阶特征组合就变得必要了，但直接用线性模型处理会导致参数过多，特别是在特征维度高的情况下，计算量和过拟合问题都会很严重。 接下来，我得说明FM是怎么解决这个问题的。FM通过引入隐向量的概念，将每个特征映射到一个低维的向量，然后用这些向量的内积来表示特征交互的权重。这样参数数量就从O(n²)降到了O(kn)，k是隐向量的维度，通常远小于n。这样不仅减少了计算量，还能在数据稀疏的情况下更好地泛化，因为隐向量可以学习到特征之间的潜在关系。 然后需要比较一下FM和其他方法的区别。比如，和矩阵分解的关系，FM其实可以看作是矩阵分解的扩展，加入了更多特征。还有和SVM的对比，尤其是多项式核SVM，但FM的参数更少，计算效率更高，尤其是在处理稀疏数据时。 应用场景方面，推荐系统是FM的主要战场，用户可能对CTR预估比较熟悉，这里可以举例子说明，比如用户点击率预测中，用户的特征和物品的特征组合起来，FM能有效捕捉这些交互。另外，在广告推荐或者电商推荐中，用户的历史行为和物品属性结合，FM都能发挥优势。 可能用户还会关心FM的数学公式，这里需要简单描述一下。FM的模型方程包括线性部分和特征交互部分。线性部分就是各个特征的权重相加，而特征交互部分则是所有特征两两组合的内积之和。不过这里要注意，用户可能不需要太复杂的公式推导，重点在于直观理解。 最后，总结一下FM的优势：处理高维稀疏数据、自动学习特征交互、计算高效。这些点需要简明扼要地提出来，帮助用户快速抓住重点。可能还需要提到FM的变体，比如FFM（场感知因子分解机），但根据用户的问题，可能暂时不需要深入
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