最近在学习FM模块，FM是一个值得学习的模块，可以从上层看到底层。上层就是FM的按扭操作和界面显示，从而调用到FM底层驱动来实现广播收听的功能。看看FM启动流程：如下图： 先进入FMRadio.java类，onCreate初始化一些数据，画出FM界面，启动fm在onStart()方法里启动FMRadioService.java (调用bindToService(this, osc)方法)
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2023-07-10 22:24:51
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一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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FM模型想必大家都不陌生，在排序模型刚起步的年代，FM很好地解决了LR需要大规模人工特征交叉的痛点，引入任意特征的二阶特征组合，并通过向量内积求特征组合权重的方法大大提高了模型的泛化能力。但标准FM的缺陷也恰恰是只能做二阶特征交叉，所以与DNN结合可以帮助我们捕捉特征之间更复杂的非线性关系。实际上，强如DIN这类的深度学习模型，在实际业务场景中，往往也要结合LR等简单模型联合训练才能在线上拿到
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2021-03-06 11:29:51
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FM（Factorization Machines）的理论与实践
原创
2021-08-04 09:55:16
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### FM模型机器学习实现流程
为了帮助你理解如何实现FM模型机器学习，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 数据准备阶段；
2. 特征工程阶段；
3. 模型构建阶段；
4. 模型训练阶段；
5. 模型评估阶段。
下面我将依次介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
#### 1. 数据准备阶段
在这个阶段，我们需要准备用于训练和测试的数据集，并对数据进行预处理。数据预处理的具体过程
原创
2023-09-07 18:35:04
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Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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1.重点归纳1）FM和FFM模型凭借在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。2）FM旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，使用矩阵分解的方法来求解参数，从而降低计算复杂度为线性。（1）模型：（2）损失函数回归问题：最小平方误差（least square error）二分类问题：hinge loss函数/ logit loss函
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2024-01-28 01:17:59
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DeepFM1.模型基本原理1.1 模型结构1.2 模型原理2.Tensorflow实现3.小结 DNN模型和 FM 模型的结合成DeepFM，由wide&deep模型演变而来，FM取代wide的LR模型，解决特征交叉问题。1.模型基本原理1.1 模型结构DeepFM 是由哈工大和华为公司联合提出的深度学习模型，架构示意图： 可以看到，DeepFM 利用了 Wide&Deep 组
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2023-12-13 03:47:51
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2020-03-26 17:26:00
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AFM模型在FM模型的基础上，引入了Attention机制，通过Attention的网络对FM模型中的交叉特征赋予不同的权重。
原创
2023-06-14 18:12:10
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大体思想1. 函数指针调用动态库自定义操作；2. xml中提供仿真过程所需要的的动态库内存信息。FMU实现过程：1. 首先由协会约定仿真过程中用到的接口函数形式；2.使用fmi协议用户生成fmi协议中的函数动态库和xml，将xml打包生成fmu;3.使用外部fmu根据fmi协议解析xml及获得动态库中函数的地址进行使用。
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2023-07-04 22:58:30
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导航实验环境数据获取和数据预处理多元线性回归F检验t检验正态性检验多重共线性检验线性相关性检验独立性检验方差齐性检验数据和代码下载参考资料 实验环境anaconda(python 3.6.8)数据获取和数据预处理从Kenneth.R French Data Libratry 获取FF-3因子数据压缩文件，进行解压import pandas as pd
import pandas_dataread
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2024-03-27 22:35:39
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在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。一、tensorflow模型的跨平台上线的备选方案tensorflow模型的跨平台上线的备
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2024-04-26 18:53:40
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在本篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现因子分解机（FM）模型的训练和预测。因子分解机是一种常用于推荐系统的算法，适合于处理稀疏数据。下面是详细的过程描述，包括模型的技术原理、架构解析、源码分析以及案例分析。
### 背景描述
在推荐系统中，用户行为数据通常是稀疏的，比如用户可能只给少数的商品评分。这时，传统的矩阵分解方法难以捕获数据间的潜在关系。因子分解机作为一种有效的模型，可
在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。
在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度
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2023-07-21 23:49:40
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目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR，虽然这篇paper在业内广受好评，但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了。今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型，它诞生于2010年，原作者是Steffen Rendle。虽然诞生得更早，但是它的活力更强，并且衍生出了多种版本。我们 ...
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2021-09-24 23:27:00
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详情 目录 因子分解机（Factorization machine，FM） DIFM模型 1 Spar
原创
2022-12-04 01:06:57
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近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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上一篇大概分析了一下FM启动流程，若不了解Fm启动流程的，能够去打开前面的链接先了解FM启动流程，接下来我们简单分析一下FM的搜索频率流程。在了解源代码之前。我们先看一下流程图： 事实上从图中能够看到，实现搜索频率的功能是在底层CPP文件。java层仅仅操作和更新一些界面（GUI），Java调用JNI实现功能。Java ap
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2023-12-10 16:51:51
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