因子分解机（Factorization Machines ）知识点总结
最近遇到海量稀疏数据，尝试logistic regression之后发现模型效果不理解，尝试LR的非线性版本——因子分解机，下面记录下FM（Factorization Machines）的知识点~ 1、目的、优缺点 目的：在特征稀疏情况下，特征如何组合，如何构建非线性超平面。 优缺点： （1）特征稀疏时，模型仍能参数估计（SVM会失败） （2）可以基于原始形式进行优化（需要像SVM一样借助支持向量
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