原文：Factorization Machines 地址：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.393.8529&rep=rep1&type=pdf 一、问题由来 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-throug ...
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2019-07-10 18:39:59
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恢复内容开始 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习，深度学习以及自然语言处理等领域有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如分解机（Factorization Machines）推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹曼 ...
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2019-05-21 11:02:37
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摘自 https://www.jianshu.com/p/1687f8964a32 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 一、FM简介 1、FM又叫因子分解机。被广泛应用到广告点击中，跟LR相比，效果据说是强了不少 ...
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2019-04-16 14:46:31
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【论文标题】Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model （35th-ICML,PMLR） 【论文作者】Yehuda Koren 【论文链接】Paper （9-pages // D ...
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2018-12-19 22:05:31
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看题的时候发现了libnum库，觉得还行，mark下来留着以后用。0x00libnum库是一个关于各种数学运算的函数库，它包含commonmaths、modular、modularsqureroots、primes、factorization、ECC、converting、stuff等方面的函数，使计算变得非常简便。0x01安装Linux：gitclonehttps://github.com/he
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2018-11-28 17:29:46
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优点 1. FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计，而SVM做不到这点 2. 在FM模型的复杂度是线性的，优化效果很好，而且不需要像SVM一样依赖于支持向量。 3. FM是一个通用模型，它可以用于任何特征为实值的情况。而其他的因式分解模型只能用于一些输入数据比较固定的情况。 与LR联系与区 ...
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2018-11-15 12:02:34
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一. 矩阵分解： 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 ( ...
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2018-09-26 11:41:19
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1、摘要： 提出一个Attentional FM，Attention模型+因子分解机，其通过Attention学习到特征交叉的权重。因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的，如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题， 比如：作者举了一个例子，在句子"US cont ...
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2018-09-13 21:15:31
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题意：给出一个正整数N，以及k，p，要求把N分解成k个因式，即N=n1^p + n2^p + ... + nk^p。要求n1,n2,...按降序排列，若有多个解，则选择n1+n2+...+nk最大的，若还有多个解，则选择数字序列较大的。若不存在解，则输出Impossible。 思路：【这是道好题！】 ...
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2018-09-05 21:42:49
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