[FM]从线性回归到FM模型

一.线性回归

线性回归是万物之源，其基本思想贯穿了很多算法的推导中。

线性回归的模型是：

\hat{y} (x)=\sum_{i=1}^n w_{i}x_{i} +\xi _{i}                                         (1)

其中，\xi _{i} 表示误差。根据中心极限定理，误差服从正态分布，其概率分布为：

https://www.jianshu.com/p/6c9af5a1386b

用梯度下降法，更新的函数为：


参考博客：

https://www.jianshu.com/p/6c9af5a1386b

二.FM

https://blog.csdn.net/u013749251/article/details/80906213

1.当x为0时，偏倒数为0，梯度无法更新，即无法求出参数值。

2.若P为满秩矩阵，则P可分解为 P=AB的形式。(线性代数)

https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00


三FM模型代码

https://www.jianshu.com/p/556997127319"

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