ctr预估算法_历史上第一个机器学习算法是什么

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⑵ 什么是ffm模型

1、FFM理论

在CTR预估中，经常会遇到one-hot类型的变量，one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况，为了解决这一问题，在上一讲中，我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基础上发展出来的算法-FFM（Field-aware Factorization Machine）。FFM模型中引入了类别的概念，即field。还是拿上一讲中的数据来讲，先看下图：

总给人一种怪怪的感觉。batch为什么是全量的数据呢，哈哈。

查看原文（原文用tensorflow代码实现FFM模型）

⑶ 历史上第一个机器学习算法是什么

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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。

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ctr预估算法

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