引入了field的概念逞频，核心目標(biāo)在于，很多時候沒有必要衡量任意兩個小特征的關(guān)系渤闷，而只需要衡量小特征和每個field之間的關(guān)系甘晤，這樣能一定程度降低稀疏性含潘，提升隱向量的實(shí)際含義和泛化能力，隱向量的個數(shù)確實(shí)大大縮小线婚，但是field的個數(shù)卻也有關(guān)遏弱，因此不好說誰的復(fù)雜度高了，和實(shí)際問題有關(guān)酌伊，可以說的是腾窝，其實(shí)在FFM作者的實(shí)驗(yàn)中，F(xiàn)FM的提升相比FM并不多居砖。
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你對FFM的理解不是很合理, 實(shí)際上FFM用更多的參數(shù)去學(xué)習(xí)更精細(xì)的特征交互, 參數(shù)量更大,復(fù)雜度更高.
我看到很多人都已經(jīng)寫過有關(guān)FM(Factorization Machine)和FFM(Field-aware Factorization Machine)模型的原理和實(shí)現(xiàn)方法...
最近驴娃，樸樹又承包了我的朋友圈奏候。 “樸樹崩潰大哭” “樸樹缺錢了” “樸樹也逃不過‘真香’定律” ....... 即便現(xiàn)在已經(jīng)很少露臉了，但每隔一段時間唇敞，樸樹便在我們朋友圈刷屏...
ML & DM 集成學(xué)習(xí) 模型融合 ensemble http://wakemeup.space/?p=109 EM EM算法的目標(biāo)是找出有隱性變量的概率模型的最大可能性解蔗草，...
前言 分類問題的評價指標(biāo)是準(zhǔn)確率镶柱，那么回歸算法的評價指標(biāo)就是MSE，RMSE模叙，MAE歇拆、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差（MSE） MSE （Mean Squared...
最近新接觸文本分類問題范咨，對于我來數(shù)第一個問題就是Word Embedding這個詞到底是什么意思故觅，因此也就開始學(xué)習(xí)了相關(guān)知識http://licstar.net/archiv...
http://www.reibang.com/p/d673c9507988通過簡單運(yùn)行了官網(wǎng)例子，對tensorflow serving有了大致的了解渠啊，但是怎么把自己的模型...
內(nèi)容參考：Tensorflow四種交叉熵函數(shù)計算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四種Cross Entropy算法實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用 交叉熵（Cros...
tf.clip_by_value(A, min, max)：輸入一個張量A输吏，把A中的每一個元素的值都壓縮在min和max之間。小于min的讓它等于min替蛉，大于max的元素的值...
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None...
上一篇里詳細(xì)解釋了tf.slice()到底是怎么切的，包括shape和怎么思考這種基于數(shù)組的表現(xiàn)方式比較容易理解躲查。這一篇我打算說tf.concat()盗迟，然后下一篇講tf.st...
pandas.DataFrame.filter DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)參...
GitHub搭建個人網(wǎng)站，大家在網(wǎng)上一搜能搜到一大把的教程熙含，但是大部分都講的差不多罚缕，并不能滿足自己想搭建的網(wǎng)站詳細(xì)需求。我之前在搭建本站的時候也是查了較多資料怎静，學(xué)習(xí)了下jek...
一.推薦系統(tǒng)分類 1.基于應(yīng)用領(lǐng)域分類：電子商務(wù)推薦邮弹，社交好友推薦，搜索引擎推薦蚓聘，信息內(nèi)容推薦2.基于設(shè)計思想：基于協(xié)同過濾的推薦腌乡，基于內(nèi)容的推薦，基于知識的推薦夜牡，混合推薦3...
更新并測試于 20240222 在 Mac 中安裝 Ruby 与纽、需要先安裝好 RVM RVM 是一個便捷的 多版本 Ruby 環(huán)境的 管理 和 切換 工具 官網(wǎng)：https...
高山仰止塘装，景行行止急迂。高山， 喻高尚的德行蹦肴。景行僚碎，大路，比喻行為正大光明阴幌，經(jīng)成撞“喻以崇高的品行”之意卷中。后以“高山景行”比喻崇高的德行。原出于《詩經(jīng)·小雅·車轄》渊抽。后司馬遷《史記...
1蟆豫、什么是隨機(jī)森林？ 隨機(jī)森林就是用隨機(jī)的方式建立一個森林懒闷，在森林里有很多決策樹組成十减，并且每一棵決策樹之間是沒有關(guān)聯(lián)的。當(dāng)有一個新樣本的時候毛雇，我們讓森林的每一棵決策樹分別進(jìn)行...
