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