Factorization Machines 学习笔记（三）回归和分类

      


    最近学习了一种叫做 Factorization Machines（简称 FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 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 框架进行简单介绍，并对其训练算法 — 随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。






相关链接：


（一）预测任务


（二）模型方程


（三）回归和分类


（四）学习算法






作者: peghoty


出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/40534951


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时间： 2024-11-07 04:02:33 

		


		


	

	
	

		


		
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				  最近学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法,它可对任意的实值向量进行预测.其主要优点包括: 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 框架进行简单介绍,并对其训练算法 - 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘法(ALS)法进行详细推导. 相关链接: (一)预测任务 (二)模型方程 (三)回归和分类 (四)学习算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/			

		

	

				

		

			

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