FM（factorization machine）

1. 模型提出背景 FM解决的是预测性问题。也就是说给定输入值，给出输出值。但是针对预测性问题的解决，目前有较多的模型可以用，针对factorization machine这篇文章，作者主要是抓住FM和支持向量机的优劣比较，支持向量机最终是解决数值优化问题，如果自变量是稠密的，那么使用支持向量机是有较大优势的。但是如果自变量有较多的类别变量（指示变量），从而导致数据比较稀疏，也就是说一个样本点的输

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