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CTR/CVR预估任务中,除了FM模型[2] 之外,后起之秀FFM(Field-aware Factorization Machine)模型同样表现亮眼.FFM可以看作是FM的升级版,Yuchi Juan于2016年提出该模型,但其诞生是受启于Rendle在2010年发表的另一个模型PITF [3](FM也是Rendle在2010年发表的),其论文原文 [1] 中写道: The idea of FFM originates from PITF proposed for recommend

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

转自: 博客 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/ github https://github.com/zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm/tree/master/Chapter_3%20Factorization%20Machine 一.因子分解机FM的模型    因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Ste

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.

在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR,虽然这篇paper在业内广受好评,但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了.今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型,它诞生于2010年,原作者是Steffen Rendle.虽然诞生得更早,但是它的活力更强,并且衍生出了多种版本.我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文. 说到推荐.广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它是一个非常强的模型.理论简单.推导严谨.实现容易,并且效果不俗.即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场,在一

在执行一些数据量大的报表时候,为了防止用户认为是死机,可以再程序中添加正在处理的图标,可以CALL一个 FM来实现. CALL FUNCTION 'SAPGUI_PROGRESS_INDICATOR'      EXPORTING percentage = 25 "显示处理百分比       text       = 'Waiting'. "文本

一.概述 最近学院组织安排大面积实习工作,今天刚刚发布了喜马拉雅FM实习生招聘的面试通知.通知要求:公司采用开放式题目的方式进行筛选,申请的同学须完成如下题目 写程序输出喜马拉雅FM上与"卓老板"相关(相关指用"卓老板"作关键词可以在喜马拉雅上搜索到)的所有专辑的信息,按总播放量倒序排列,每行是一个字符串,形如{"title" : "该专辑的名称", "anchorman" : "该专辑所属的账号

原贴地址:http://jiahongguang12.blog.163.com/blog/static/334665720071060551591/ 输入参数12.5445,因此FM从小数点最后一位进位,FM参数 CONV_DEC =2 为精确到第2位小数   , 打印结果:12.55; REPORT  Z_TEST_007. DATA : DAT TYPE P DECIMALS 9  VALUE '12.5445' ,       DAT1 TYPE P DECIMALS 9 . *     

一直在用豆瓣FM,发现老是没有歌词很不方便,今天找了下.找到一个不错的插件. 插件原文地址:http://www.douban.com/group/topic/47559280/ 插件下载地址:http://pan.baidu.com/s/1dDkYaK5   (我网盘备份) http://pan.baidu.com/s/1sjOz3tj#dir/path=%2Fdoubanfm   (原作者网盘) 安装此chrome插件后, chrome浏览器打开http://douban.fm,即开始工作

1.初衷:想在网上批量下载点听书.脱口秀之类,资源匮乏,大家可以一试 2.技术:wireshark scrapy jsonMonogoDB 3.思路:wireshark分析移动APP返回的各种连接分类.列表.下载地址等(json格式) 4.思路:scrapy解析json,并生成下载连接 5.思路:存储到MongoDB 6.难点:wireshark分析各类地址,都是简单的scrapy的基础使用,官网的说明文档都有 7.按照:tree /F生成的文件目录进行说明吧 1 items.py 字段设置,根

一.FM调制 1.代码如下: clc,clear; fm = ; % 调制信号频率(Hz) Am = 0.5; % 调制信号幅度 fc = 5e3; % 载波频率(Hz) Ac = ; % 载波幅度 mf = ; % 调频指数 %% %firstly kf = mf * * pi * fm / Am diatf = kf * Am B = * (mf + ) * fm %% %secondly fs = 64e3; % 采样率 N = ; % 样点总数 t = (:N-)'/fs; % 时间t

在Linux下一直是不太方便的事情,下面推荐一个方法: 终端中输入以下命令安装豆瓣fm: >> sudo pip install douban.fm >> sudo apt-get install mplayer 然后启动: >> douban.fm 输入完用户名和密码后将会弹出一个图片,也就是验证码: 直接把验证码输入终端中,然后回车,即可开始听音乐. 移动 [j] --> 下 [k] --> 上 [g] --> 移到最顶 [G] --> 移到

接着看FM模块的其他几个次要的类的源码.这样来看FM上层的东西不是太多. 请看android\vendor\qcom\opensource\fm\fmapp2\src\com\caf\fmradio\Settings.java protected void onCreate(BundlesavedInstanceState) 从FMRadio.java用使用Intent跳转携带参数过来,在onCreate获取携带数据. protected void onCreate(Bundle savedIn

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 * '

Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 前一章我们了解了FM手动调频,接下来我们要分析FM模块用到的源码.此源码是基于高通平台的,别的平台都大同小异,只不过是平台自己作了些小改动而已. 首先要看的当然是主activity, FMRadio.java fmradio 类启动FMRadioService.java 类调用FmSharedPreferences类进行存储数据,P

前一章主要是FM的自动调频, 接下来我们就看看FM手动调频是如何进行的.如果不清楚FM自动调频的过程,请打开超链接查看FM搜索频率流程. 首先来看一下流程图: 2.滑动刻度盘HorizontalNumberPicker控件在监听事件里使用方法valueToFrequency(newVal) 1.长按左右箭头居中的频率字符串,弹出FrequencyPickerDialog调频对话框确定调用tuneRadio(frequency)调频. 获取到频率 protected int valueToFreq

FM/PCM的优点:     1 高可靠性和高抗干扰性.大家知道,一般PPM遥控设备都要求在操作时先开发射机后开接收机,先关接收机后关发射机.其原因是在没有发射信号时,接受机会因自身内部的噪音或外界的干扰产生误动作:即使是带静噪电路的接受机,在有同频干扰的情况下也会出现误动作.而采用了PCM编解码方式,在程序设计中包含了多种信号校验功能,即使在发射机关机.只开接收机的情况下,也不会产生误动作.因此,当每次发射机定时关机后,接收机仍可处于开机待命状态,避免了频繁开关接收机的麻烦.     2 无信

    HubTile参考了下,就做了一个豆瓣的FM应用 豆瓣的API在百度里查一下. 整个应用很简单,无非是解析豆瓣的JSON数据,然后读取,下载图片和歌单