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FM可以应用于很多预测任务，比如回归、分类、排序等等。
1.回归Regression：y^(x)直接作为预测值，损失函数可以采用least square error；
2.二值分类Binary Classification：y^(x)需转化为二值标签，如0,1。损失函数可以采用hinge loss或logit loss；
3.排序Rank：x可能需要转化为pair-wise的形式如(Xa,Xb)，损失函数可以采用pairwise loss
FM算法 回头看其实FM算法也是非常简单啊 1、算法原理 因子分解机(Factorization Machine,...
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因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵...
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Model: 模型训练后续更新···············
目录一、FM算法简介二、评估方法三、参数指标分析1.误差分析2.ndcg指标分析3.查准率分析4.查全率分析四、分...
一直对FM（Factorization Machines)算法知其然而不知其所以然，今天看了下推导过程，对原理有了...
本文标题：FM算法
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