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
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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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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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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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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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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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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# 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
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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# Python实现FM解调
频率调制（FM）是一种广泛应用于广播和通信系统的调制方式。其基本概念是通过改变信号的频率来传递信息。本篇文章将介绍如何在Python中实现FM解调，并使用示例代码帮助读者更好地理解这一过程。
### FM解调的基本概念
FM解调的目的是从接收到的调制信号中恢复原始的信息信号。FM解调常用的方法之一是使用相位锁定环（PLL）或带通滤波器。这些方法可以有效地从频率变
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
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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# 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。
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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第四周周报一、深度学习模块1.问题解析、函数模型2.数据集、权重初始化2.1代码实现3.FP正向传播过程3.1第一层3.2第二层3.3代码实现4.BP反向传播过程4.1代码实现5.训练6.整体代码和结果验证二、python学习1、datetime模块-时间和日期1、获取当前时间-→ a = datetime.datetime.now()，这个函数获得的类型是class类型，是一个对象2、函数 **
# Android FM UI 实现
## 介绍
在Android开发中，FM（频率调谐）UI是指用于控制FM收音机的用户界面。FM收音机是Android设备上常见的功能之一，用户可以通过界面调谐不同的广播频率。本文将介绍如何实现一个简单的FM UI，并提供相应的代码示例。
## 设计思路
为了实现FM UI，我们需要考虑以下几个方面的功能：
1. 显示当前收音机的频率
2. 实现频率的
原创
2023-10-10 12:32:29
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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
