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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我们使用一个很经典的数据集Cifar10，而该数据集可以直接通过Pytorch内置函数获取到。一、导入所需的库import torch ## pytorch
import torchvision ## 迁移学习模型和许多其他视觉相关类
from torch import nn ## Pytorch核心神经网络模型类
from torch import optim ## 包含几个Pytorch优化器
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2023-11-20 10:20:45
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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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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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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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# 因子分解机（FM）的原理及PyTorch实现
因子分解机（Factorization Machine，FM）是一个有效的回归与分类的模型，特别适用于稀疏数据。最初由Steffen Rendle于2012年提出，FM的设计初衷是利用低维向量表示高维稀疏特征的交互关系，从而简化模型的复杂性并提高预测精度。
## FM的基本原理
FM模型的核心思想是通过一个因子分解的方式来建模特征之间的交互。
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
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
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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# 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
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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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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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
目录0.前言1.配置cpu环境1.1 安装fcn包：1.2 安装PyTorch：1.3 安装pillow、scipy、tqdm1.4 验证环境配置2.利用VOC数据集训练example2.1 下载数据2.2 配置git2.3 训练3 配置GPU版本3.1 pytorch官网conda命令直接安装--失败3.2 修改anaconda源为清华源--失败3.3 官网pip命令调整+取消清华源+按提示调整
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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在机器学习任务中，如何有效处理类别特征和数值特征是一个重要的问题。特别是当我们使用深度学习框架 PyTorch 来实现 Factorization Machine (FM) 模型时，准确地处理这些特征显得尤为关键。本文将详细记录我处理“Pytorch FM 对于类别特征和数值特征”的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘。
### 背景定位
在广告推荐系统中，用户的行为和属
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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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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