ctr預估演算法_歷史上第一個機器學習演算法是什麼

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⑵ 什麼是ffm模型

1、FFM理論

在CTR預估中，經常會遇到one-hot類型的變數，one-hot類型變數會導致嚴重的數據特徵稀疏的情況，為了解決這一問題，在上一講中，我們介紹了FM演算法。這一講我們介紹一種在FM基礎上發展出來的演算法-FFM（Field-aware Factorization Machine）。FFM模型中引入了類別的概念，即field。還是拿上一講中的數據來講，先看下圖：

總給人一種怪怪的感覺。batch為什麼是全量的數據呢，哈哈。

查看原文（原文用tensorflow代碼實現FFM模型）

⑶ 歷史上第一個機器學習演算法是什麼

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Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓練數據特徵，並將關鍵放在關鍵的訓練數據上面。

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