FM模型:
- 公式:2-way FMs (d=2)
1) w_0是全局bias;
2)w_i描述特征x_i的强度;
3)w_i_j描述了特征x_i与x_j之间的关联;
- 参数估计:
- 计算复杂度: O(kn^n) --> O(kn)
- 模型训练:梯度下降
- 延伸:d-way FM
FM与SVM的关系:
优点:
- 对svm无法进行的稀疏数据进行参数估计;
- FMs具有线性时间复杂度,处理海量数据;
- 属于通用预测器,可用于实值特征向量;
FM模型:
1) w_0是全局bias;
2)w_i描述特征x_i的强度;
3)w_i_j描述了特征x_i与x_j之间的关联;
FM与SVM的关系:
优点: