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     DeepFM：基于因式分解机的CTR预测神经网络 摘要 学习复杂的用户行为特征的交互特点，对于推荐系统最大化点击率至关重要。 尽管取得了很大进展，但现有方法似乎在低阶或高阶交互中，有很强的偏见，或需要专业知识...

     本文提出的DeepFM模型，结合了推荐系统的FM和深度神经网络中的特征学习能力，相比于Google的Wide&Deep模型，DeepFM共享wide和deep部分的输入，而且只需要原始特征，不需要特征工程。实验部分展示了DeepFM的效果和...

     目前的CTR预估模型，实质上都是在“利用模型”进行...DNN本身主要是针对于高阶的隐含特征，而像FNN（利用FM做预训练实现embedding，再通过DNN进行训练，有时间会写写对该模型的认识）这样的模型则是考虑了高阶特征，...

       在本文中，我们介绍了一种新的模型因子分解机（FM），它结合了支持向量机（SVM）和分解模型的优点。与SVM一样, FM模型是一种能处理任何实值特征向量的通用预测器。 与SVM相比，FMs利用因式分解对变量之间的关系...

     论文笔记： (1):https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/79731981 (2):https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/7074037.html (3):https://www.cnblogs.com/yanwei-li/p/8643446.htm...

     目前的CTR预估模型，实质上都是在“利用模型”进行...DNN本身主要是针对于高阶的隐含特征，而像FNN（利用FM做预训练实现embedding，再通过DNN进行训练，有时间会写写对该模型的认识）这样的模型则是考虑了高阶特征，...

     在大多数情况下，稀疏输入的大规模回归和分类问题都是通过线性模型和非线性特征来解决。通过特征交叉带来的Memorization(记忆能力)非常有效和可解释，然后generalization(泛化能力)需要更多的特征工程的成本。...

      Deep Learning for Recommender Systems 摘要 具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛用于稀疏输入的大规模回归和分类问题。通过一系列方法来记忆特征交互效果是有效且可解释的，而泛化则需要更多的特征工程...

     摘要 SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种实用的多目标跟踪方法，它聚焦在简单、有效的算法上。在本中，我们整合了appearance信息来提高SORT算法的性能。因此，我们能够在更长时间遮挡的情况下跟踪...

     只是为了深化个人理解，翻译了一下梗概。不追求信达雅，只翻译大意。概要：使用非线性特征的广义线性模型...与之对应的，deep模型不需要很多特征工程，通过从系数特征中学习到的低纬稠密特征，可以更好的对没见过...

     Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging论文解析 NeurIPS 2020 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，...

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