特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）主要解决了FM的以下几个痛点： 更准确的特征embedding表达。FM中，每个特征只由一个embedding向量表达，这样虽然能增强模型的泛化性能，但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
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2021-06-30 18:43:01
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需求 占内存太大：但是没有想明白哪里占？参数？ 那就计算一下参数：每个特征哈希出多少个结果 常见方法 Pruning（修剪）: 因为神经网络很多权重几乎为0，这类参数作用不大，部分参数删掉也不影响模型预测效果 Weight Factorization（权重分解）：权重矩阵可以进行低秩矩阵分解，即lo ...
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2021-04-09 13:34:22
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Educational Codeforces Round 19 A. k-Factorization 找出所有质因子，把多的合并一下 view code //#pragma GCC optimize("O3") //#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000 ...
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2020-08-19 19:49:08
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FM的论文名字为《Factorization Machines》，其核心思想是组合一阶和二阶特征，基于K维的隐向量，处理因为数据稀疏带来的学习不足问题。并且通过公式推导出其学习时间是线性的，非常适用于大规模的推荐系统。首先从LR到多项式模型方程再到FM进行演进的梳理，随后对于论文中的某些细节进行展开 ...
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2020-07-22 02:15:52
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Given a positive integer a, find the smallest positive integer b whose multiplication of each digit equals to a. If there is no answer or the answer i ...
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2020-07-10 09:57:57
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一、技术总结 这题是关于DFS即深度优先遍历算法，核心是掌握深度遍历算法的思想，也就是不断往下一个结点进行查找，如果查找不到，那么就返回； 关键点一个是递归边界，也就是查找不到的条件，以及能够往下查找的路有多少条； 二、参考代码 #include<iostream> #include<vector> ...
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2020-07-02 21:44:59
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深度因式分解机 Deep Factorization Machines 学习有效的特征组合对于点击率预测任务的成功至关重要。因子分解机以线性范式对特征交互进行建模（例如，双线性交互）。对于实际数据来说，这通常是不够的，因为在实际数据中，固有特征交叉结构通常非常复杂和非线性。更糟糕的是，二阶特征交互在 ...
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2020-07-02 16:10:20
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矩阵分解 Matrix Factorization 矩阵因子分解[Koren等人，2009]是推荐系统文献中一个成熟的算法。矩阵分解模型的第一个版本是由simonfunk在一篇著名的博客文章中提出的，在文章中描述了将交互矩阵分解的思想。后来由于2006年举行的Netflix竞赛而广为人知。当时，流媒 ...
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2020-07-01 20:05:29
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Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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import java.io.*; public class Factorization { public void division(int input) { for(int i = 2; i <= input / 2; i++) { if(input % i == 0) { System.out ...
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2020-05-04 19:45:17
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