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算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
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2024-05-27 17:41:01
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主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法 一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐
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2023-07-21 23:50:20
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# 如何在Python中实现FM算法
随着数据科学和机器学习的发展，FM（Factorization Machine）算法逐渐成为了推荐系统和预测分析中的一种重要方法。对于刚入行的小白来说，实现FM算法可能会有些陌生。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何在Python中实现FM算法，包括所需的步骤和代码解读。
## 实现流程概览
在实现FM算法之前，我们可以先了解一下整体流程。以下是实现FM算法
FCM算法全名为Fuzzy C-Means，是一种聚类算法。Fuzzy c-means (FCM) is a method of clustering which allows one piece of data to belong to two or more clusters. This method (developed by Dunn in 1973 and improved by Bez
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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python简单算法总体介绍**算法：**指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法具有以下特
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2023-07-11 19:03:56
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python数据结构及算法一. 数据结构与算法1. 算法的概念：算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想2. 算法的特征：输入，输出，有穷性，确定性，可行性3. 时间复杂度是实现算法程序所需要的时间，即算法的优劣4. 数据结构是指数据对象中数据元素之间的关系5. 程序 = 数据结构 + 算法6. 算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体二. 顺序表1. 顺序表：将元素顺序地
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2023-06-21 00:46:07
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1.FM背景 在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲
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2016-12-20 10:01:00
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因为目前再做基于深度学习的波达角估计，传统波达角估计的仿真大都基于MATLAB的编程，而深度学习的仿真又大都基于python，觉得两个软件来回数据交换太复杂了，所以想着把一些简单的MATLAB程序改为python程序。 但修改的过程中，发现python对于矩阵的运算和信号处理并不如MATL
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2023-07-03 16:17:25
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FM点击关机按钮的时候： FMplay.java : public boolean onCheckedChanged(View view, boolean checked) {
switch(view.getId()) {
case R.id.power_toggle:
Log.d("yzy","onCheck
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2023-07-03 13:25:49
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核心内容： 1、IDEA的下载即安装 2、IEDA环境下开发Spark程序今天又迈出了一步，基本上都已经掌握了，将学习的内容进行以下整理，希望早点学会Spark，早定和婷婷讨论完Spark，早点出山……，好了，不说没用的了，已经11月24号。 今天主要是在IDEA环境下去开发Spark，首先当然是下载IDEA，好吧，直接去官网： 这里写图片描述 这里写图片描述 这里写图片描述 到此我
字符串编码解码这些知识我有了解一些，因为刚接触python，这些东西在python中的表现就有点陌生了，这里记录下遇到的相关实例供学习参考。问题1首先，当我们编辑py脚本时，如果直接输出中文，会报错：#!/usr/bin/python
print '你好'
'''
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file xxx, but no encodin
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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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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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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调音师是一部很有看点的电影，在朋友的安利下看了两遍！不错！就是两遍！我觉得我爬完这个数据还可以再来一遍！10分钟的剧情给我反转反转再反转！是一部人性的剧，最后结局导演给大家留下了一个很悬的疑点：“剧中究竟死了多少人？” ！！！确实，这也成为了大家讨论的点。因为有太多的可能性，一个个镜头的暗喻，一颗看似有无的树居然也有那么大的隐含！？我要重新仔细看一遍了！ 现在说说我爬到数据的
# Python 中的 FM 调制入门
在无线通讯中，调制是一种将信息信号嵌入到载波信号中的过程。频率调制（FM）是最常见的调制方式之一。本文将引导你如何使用 Python 实现 FM 调制，包括必要的步骤和代码示例。
## 整体流程概览
我们将通过以下步骤来实现 FM 调制：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
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2024-01-04 19:39:18
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一、Python的创始人谁？ Python之父：吉多·范罗苏姆GuidovanRossum吉多·范罗苏姆是一名荷兰计算机程序员，他作为Python程序设计语言的作者而为人们熟知。在Python社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者（BDFL）”，意思是他仍然关注Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。2002年，在比利时布鲁塞尔举办的自由及开源软件开发者欧洲会议上，吉多·
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2023-07-01 12:35:03
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