在编程语言的学习中,我们学习过不少的算法,比如累加,累乘,数值交换,排序等等.在一些软件比赛和面试题中,有一类算法不容忽视,属于高频题目,我之前去企业面试的时候就遇到这样的一类题目,题目不算难,掌握方法,很快可以做出来.这类算法叫做----级数算法. 级数计算的关键是"描述出通项",而通项的描述法有两种:一为直接法.二为间接法又称递推法. 直接法的要领是:利用项次直接写出通项式:递推法的要领是:利用前一个(或多个)通项写出后一个通项. 可以用直接法描述通项的级数计算例子有: (1)1+

什么是FM模型 FM英文全称是“Factorization Machine”,简称FM模型,中文名“因子分解机”. FM模型其实有些年头了,是2010年由Rendle提出的,但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用,其实也就是最近几年的事. FM模型 原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292 不过我给个个人判断:我觉得FM是推荐系统工程师应该熟练掌握和应用的必备算法,即使你看很多DNN版本的排序模型,你应该大多数情况会看到它的影子, 原因

背景 在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression).对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型.这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达到一定精度.但这种模型的缺点也是较为明显的: 模型并未考虑到特征之间的关系 \(y=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i\) .在实践经验中,对特征进行交叉组合往往能够更好地提升模型效果.

前几章我们分析了FM模块的几个主要的类文件,今天要分析的是:FMTransceiver.java   // 某些工程中名称为FMRadioService.java public class FmTransceiver { /* Primary FM States : * FM will be in one of the 4 states at any point of time * '0' - FMState_Turned_Off * '1' - FMState_Rx_Turned_On * '

暂且叫这个项目叫FM.FM项目采用敏捷模式,需求的表现形式是Story. 此项目需求收集过程如下: 亮点:在公司第一次实践敏捷.用Story 而非 需求说明文档呈现需求. 败笔:没有处理好Story 和UI的关系.UI prototype 做完后,又将UI的需求写入了已经审批过的Story. 因为UI相对功能更容易变化,如果将UI需求写入story, 会导致Story 的频繁更新.且常有多个story 共用一个部分UI的情况.如果用另外独立的文档结合UI prototype 描述UI需求可以减少

1. 什么是FM? FM即Factor Machine,因子分解机. 2. 为什么需要FM? 1.特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息,因此,可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果. 2.高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题,并直接会导致计算量过大,特征权值更新缓慢.试想一个10000*100的表,每一列都有8种元素,经过one-hot独热编码之后,会产生一个10000*800的表.因此表中每行元素只有100个值

FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比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的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果.本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者. 本文转载自:https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_pr

转自https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比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的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估

接触Cognos很久了,最近遇到一个小问题. 在FM模型设计的过程中,有一张表jd_f_order.之后为了更全面的分析这个数据,在这个事实表中引入了一个新的字段商品类型字段,结构如图 但是由于jd_f_order表是一个星期前已经通过数据源向导已经导入到FM中了,奇怪的问题是再次打开FM发现FM中的表jd_f_order的结构没有被更新. 难道?这里FM不能自动的去和数据库同步,好吧我理解错了,于是我就在想如何同步DB和FM的表结构呢?当DB中的TB结构发生变化时,于是 方法1:重写SQL 方

看了网上的一些用tf实现的FM,很多都没有考虑FM实际使用中数据样本稀疏的问题. 我在实现的时候使用 embedding_lookup_sparse来解决这个问题. 对于二阶部分,由于embedding_lookup_sparse没法计算 和的平方 和 平方的和,我参考embedding_lookup_sparse中sum和mean两种实现,自己写了一下.不过数据输入部分还需要改一下,改用dataset会更好. 代码如下: import tensorflow as tf from tensorf

特征组合 人工方式的特征工程,通常有两个问题: 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中,无法被专家识别和设计 针对上述两个问题,广度模型和深度模型提供了不同的解决思路. 广度模型包括FM/FFM等大规模低秩(Low-Rank)模型,FM/FFM通过对特征的低秩展开,为每个特征构建隐式向量,并通过隐式向量的点乘结果来建模两个特征的组合关系实现对二阶特征组合的自动学习.作为另外一种模型,Poly-2模型则直接对2阶特征组合建模来学习它们的权重.FM/FFM相比于Poly-2模型,优势为以下两点.

在计算广告中,CTR是非常重要的一环.对于特征组合来说,业界通用的做法主要有两大类:FM系列和Tree系列.这里我们来介绍一下FM系列. 在传统的线性模型中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征之间的相互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合.非线性SVM可以对特征进行核变换,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好的进行学习.现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.推荐系统是一个高度稀疏的数据场景,由此产生了FM系列算法. 本文主要涉及四

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.FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法,但在大型稀疏性数据中FM模型效果也不错.本文首先将阐述FM模型原理,然后针对MovieLens数据集将FM算法用于推荐系统中的ranking阶段,给出示例代码.最后,我们将对该算法进行一个总结. 1. FM算法 FM是一个如SVM一样通用的

本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统. 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析.最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表现非常好,但同样也带来了问题,就是需要人工生产大量的特征,带来的负担非常的大. 特征交叉 在我们讲述解决方案之前,我们还是先来分析一下特征. 分析什么呢,分析我们人工制作的特征的内容.我们都知道无论是item还是user的

2014-05-06 Created By BaoXinjian

R语言 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 特点介绍 •主要用于统计分析.绘图.数据挖掘 •R内置多种统计学及数字分析功能.R的功能也可以通过安装包(Packages,用户撰写的功能)增强. •因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象(面向对象程序设计)功能 官网:http://cran.r-project.org/ 其他介绍 •R的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质

github地址:https://github.com/nilonger/arithmetic 结对伙伴:杨锐龙+黄海钊 一.项目要求 1.1 题目:实现一个自动生成小学四则运算题目的命令行程序(也可以用图像界面,具有相似功能). 1.2 说明: 真分数:1/2, 1/3, 2/3, 1/4, 1’1/2, …. 自然数:0, 1, 2, …. 运算符:+, −, ×, ÷. 括号:(, ). 等号:=. 分隔符:空格(用于四则运算符和等号前后). 算术表达式: e = n | e1 + e2

1.关于+=以及-= 这是两个运算符,但你否有过这种经历: int temp; char i ;i<MAX;i++) { ... temp=+; //这里本意是每次循环,temp都自增2,但是却将'+='写成了'=+',按照这种写法,每次循环都为temp赋值正数2,与本意相差甚远 } 2. 关于意想不到的死循环 当我们用上述代码想实现一个小循环时,结果却事与愿违,这其实是死循环的另一种写法,因为无符号变量i最大只有255,要命的是,编译器并不会指出这个错误. 与之相类似的代码是: ​  这也是一

题目 解决代码及点评 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void main() { float f; float c; float k; printf("please input the f\n"); scanf_s("%f", &f); // 注意不能写成5/9*(f-32),5/9两个整数相除结果是0 c = (f - 32) * 5 / 9; k = 273.16 + c; print

运算符是用来检查,更改或组合值的特殊符号或短语.Swift提供的很多常规的运算符,如+.-.*./.%.=.==等,以及逻辑运算的&&.||等等,基本上不需要重复介绍,我们在这里只需要了解一些不太一样的运算符就可以了.如Swift引入的新运算符,范围操作符号,包括..<和...两个,该随笔介绍Swift常规的运算符中,以及和其他语言有所差异的部分. 赋值运算符 let b = 10 var a = 5 a = b // a is now equal to 10 赋值语句,处理和其他语