FM 模型原理

Rendle等在2010年提出因子分解机（Factorization Machines，FM）

• 深度学习遇上推荐系统(一)—FM模型理论和实践
• 『我爱机器学习』FM、FFM与DeepFM
  • 非常好理解的 FM，FFM 介绍
  • Adagrad算法能够在训练中自动的调整学习率，对于稀疏的参数增加学习率，而稠密的参数则降低学习率。因此，Adagrad非常适合处理稀疏数据。