文章目录

  • 1、前言
    • 基础知识一什么是辛普森悖论
    • 线性回归
  • 2、 POLY2模型——特征交叉的开始
  • 3、 FM模型——隐向量特征交叉
    • tensorflow2实现
    • 梯度下降法学习
      • 交叉熵损失函数
  • 4、 FFM模型——引入特征域的概念
  • 5、从POLY2到FFM的模型演化过程
    • 参考

1、前言

逻辑斯谛(Logistic)回归 模型不具备特征组合的能力,表达能力不强,会不可避免地造成有效信息的损失。在仅利用单一特征而非交叉特征进行判断的情况下,有时不仅是信息损失的问题,甚至会得出错误的结论。著名的“辛普森悖论”用一个非常简单的例子,说明了进行多维度特征交叉的重要性

19【推荐系统10】从POLY2、FM到FFM——自动特征交叉的解决方案相关推荐

  1. 【读书笔记->推荐系统】02-04 从FM到FFM

    02-04 FM与FFM 思维导图纲要 逻辑回归模型表达能力不强的问题,会不可避免地造成有效信息的损失.在仅利用单一特征而非交叉特征进行判断的情况下,有时不仅是信息损失的问题,甚至会得出错误的结论.著 ...

  2. 【推荐算法】ctr预估模型总结(LR、FM、FFM、NFM、AFM、WDL、DCN、DeepFM、FwFM、FLEN)

    文章目录 前言 LR POLY2 FM(Factorization Machine) FFM(Field-aware Factorization Machine) AFM(Attention Fact ...

  3. 【FM-RS】FM-based Recommendation Model:FM、FFM

    FM(Factorization Machines) ICDM'10 动机一:矩阵分解是一个很好的方法,但是我们似乎只能利用用户物品评分这一个信息,用户和物品辅助特征都不能利用起来.FM就就可以解决这 ...

  4. 推荐系统(4)-逻辑回归LR、POLY2、FM、FFM

    逻辑回归LR.POLY2.FM.FFM 1.逻辑回归LR 2.辛普森悖论 3.POLY2 4.FM-2010 5.FFM 6.GBDT+LR-2014 7.LS-PLM-2017 <深度学习/推 ...

  5. 【推荐系统】POLY2、FM、FFM模型的进化之路

    文章目录 POLY2模型 FM模型 FFM模型 POLY2模型 逻辑回归模型是CTR预测领域较为广泛使用的模型,原因有模型具备可解释性,良好的数学解释性,可以实现并行化提高效率,但是它有个缺点就是不能 ...

  6. 推荐系统:CTR模型学习总结--LR、FM、FFM、Wide and Deep、DeepFM

    推荐系统概括 推荐系统方法综述 推荐系统的目的 评价指标 Accuracy logloss AUC F1 score Collaborative Fliter CTR LR POLY2 FM FFM ...

  7. 推荐系统(一)LR,FM,FFM,DeepWise,DeepFM,ESMM

    一.LR (一)简单总结 是广义线性模型,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征之间的相互作用,需要人工对特征进行交叉组合. 非线性SVM可以对特征进行核变换,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很 ...

  8. 点击率预估中的FM算法FFM算法

    转载请注明出处:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/81038913 博主微博:http://weibo.com/234654758 Git ...

  9. 【搜索/推荐排序】FM,FFM,AFM,PNN,DeepFM:进行CTR和CVR预估

    文章目录 1.FM 1.1代码-是否点击预测 效果和参数量级 1.3 和其他模型的比较 SVM MF 2. FFM one-hot的比较 eg 训练注意事项 效果和参数量级 实现 3. AFM 4.F ...

  10. 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践

    全文共1979字,6张图,预计阅读时间12分钟. FFM理论 在CTR预估中,经常会遇到one-hot类型的变量,one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况,为了解决这一问题,在上一讲中,我 ...

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