摘要：
因子分解机系列 FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是为了解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。目前主要应用于CTR预估以及推荐系统中的概率计算。下图是一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。图片来源，详见参考1。 如上图 阅读全文
摘要：
UserCF & 8195;本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现。本文以项亮大神的《推荐系统实践》作为切入点，介绍推荐系统最基础的算法（可能也是最好用的） 基于用户的协同过滤算法(UserCF)。参考书中P44 50。 1.简述 假设在一个个性化的推荐系统中，用户A需要推荐，那么可以先 阅读全文
摘要：
本篇文章主要介绍下Xgboost算法的原理和公式推导。关于XGB的一些应用场景在此就不赘述了，感兴趣的同学可以自行google。下面开始： 1.模型构建 构建最优模型的方法一般是最小化训练数据的损失函数，用L表示Loss Function（），F是假设空间： \[ L = min_{f \in F} 阅读全文