2.2.2_FM
文档摘要
FM模型的引入 逻辑回归模型及其缺点 FM模型其实是一种思路，具体的应用稍少。一般来说做推荐CTR预估时最简单的思路就是将特征做线性组合（逻辑回归LR），传入sigmoid中得到一个概率值，本质上这就是一个线性模型，因为sigmoid是单调增函数不会改变里面的线性模型的CTR预测顺序，因此逻辑回归模型效果会比较差。也就是LR的缺点有： 是一个线性模型 每个特征对最终输出结果独立，需要手动特征交叉（$xixj$），比较麻烦 二阶交叉项的考虑及改进 由于LR模型的上述缺陷（主要是手动做特征交叉比较麻烦），干脆就考虑所有的二阶交叉项，也就是将目标函数由原来的 $$ y = w0+\sum{i=1}^nwixi $$ 变为 $$ y =
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