FM/FFM/wide&deep/deepFM笔记

一，FM FM在LR的基础上，增加了交叉特征，表达能力更强。FM为每个特征学习一个隐向量，在特征交叉时，使用两个特征隐向量的内积作为交叉特征的权重。FM的模型是： y ~ = w 0 + ∑ i = 1 n w i x i + ∑ i = 1 n ∑ j = i + 1 n < v i v j > x i x j \widetilde{y}=w _{0}+\sum_{i=1}^{n}w _{i}x

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