Factorization Machines 学习笔记(三)回归和分类
2016-03-10 17:03
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近期学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法,它可对随意的实值向量进行预測。其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景;2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简介,并对其训练算法 — 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行具体推导。相关链接:(一)预測任务(二)模型方程(三)回归和分类(四)学习算法作者: peghoty出处: /article/2367454.html欢迎转载/分享, 但请务必声明文章出处.
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