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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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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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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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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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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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.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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RFM模型：根据客户消费行为的三个关键指标（R-最近一次的购物时间，F-一段时间内客户的购物次数，M-客户消费总金额）来将客户分层并针对不同层级的客户进行不同的营销策略；此次将客户分成8类（按R、F、M三个值的平均值作为阈值来进行划分），整理成函数如下：#函数：该函数将客户按RFM方法分成八类，且显示对应的营销策略（分类的阈值和等级以及对于的营销策略可以按需进行更改）
def rfm_strate
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2023-06-14 20:37:16
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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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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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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
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
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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# 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 |
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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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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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