Factorization Machines 学习笔记(四)学习算法


  
    近期学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法。它可对随意的实值向量进行预測。其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景;2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简介。并对其训练算法 — 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行具体推导。



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(一)预測任务

(二)模型方程

(三)回归和分类

(四)学习算法

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作者: peghoty 

出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/40536025

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