本章我们就来讲解3个最常用、最基础的基于机器学习的排序算法,分别是logistics回归、FM(分解机)和GBDT(GradientBoostingDecisionTree)。这些算法原理简单、易于工程实现,并且曾经在推荐系统、广告、搜索等业务系统的排序中得到了大规模采用,是经过实践验证的、有业务价值的方法。 虽然随着深度学习等更现代化的排序算法的出...
1.2.1 FM模型——稀疏数据下的特征组合 1.2.2 FFM模型——特征域感知FM模型 1.2.3 GBDT+LR——Facebook特征组合模型 1.2.4 MLR——阿里巴巴经典CTR预估模型 精排部分【1】总结 参考文献 书籍推荐 背景 前段时间总结了推荐系统的召回部分,本系列主要介绍下推荐系统的rank部分,一共包含以下3个部分。 绝密伏击:【...
模型包含三部分网络,一个是FFM(Field-aware Factorization Machines),一个是FM(Factorization Machine),另一个是DNN,其中FM网络包含GBDT和FM两个组件。通常在数据预处理的部分,需要做特征交叉组合等特征工程,以便找出帮助我们预测的特征出来,这绝对是技术活。 这次我们跳过特征工程的步骤,把这些组件和深度神经网络组合在...
广告点击率模型中的LR，GBDT+LR，FM，DNN各自有其独特之处和挑战。LR作为基础模型，有着易于实现和效果稳定的优点。但线性模型的局限性在于，需要进行复杂的特征交叉选择，这一过程耗时且效果并不显著。同时，广告位对点击率的决定性影响导致特征间信息难以共享。此外，模型规模增大问题和在线预测成本高，...
.也就是说,为了引入更多有价值的信息,FFM的计算复杂度从FM的 上升到了 ,因此在实际工程中用到的话,其模型效果和工程投入之间需要权衡。 GBDT+LR模型 正如前文所言,FFM的计算复杂度已经相当的高了,如果再增加3个特征的交叉的话复杂度就实在太高了,对于更高维的特征组合无能为力。于是就需要通过其他方式来处理...
从additive model 的角度上来看 ,Fm(x) = Fm-1(x) + h(x)=y,则h(x) = y - Fm-1(x)即残差,所以每次iteration,一个新的cart 树似乎都是在拟合残差,但只是一个相近值,也是一个比较朴素的想法。 如果损失函数为square error,其导数即是残差的导数。 我们都知道,梯度下降是沿着负梯度方向下降的(一阶...
Fm+1(x)=Fm(x)+h(x),1≤m≤MFm+1(x)=Fm(x)+h(x),1≤m≤M 注意上式中后置学习器拟合的h(x)是通过训练数据计算出来的,其不同于真实数据分布中的残差,为了对二者作区分,h(x)又被称作“伪残差” GBDT就是用决策树(CART)充当GB方法中的弱模型(基学习器),进而实现的集成学习算法,其中基学习器的...
从前文知,GBDT算法损失函数的公式如下:且在第m轮迭代时,可以把fm(x)当成x,fm-1(x)当成x0,T(x;θm)当成Δx。则可进一步简化为: 我们回顾一下第m轮的训练目标:即 我们把一阶泰勒展开的损失函数变形可得到:当 时,第m-1轮的损失函数和第m轮的损失函数差值是完全平方,值大于等于0。即 ...
fm(Factorization Machines 分解机算法) LR(logistic regression 逻辑回归) 逻辑回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z),即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。g(z)为sigmoid function. ...
得到这样的回归树之后,我们利用步骤(c)更新提升树的模型fm,并再次计算残差,又得到新的数据集(x,r),继续拟合生成新的回归树直至迭代到M。 下面我们进入正题,GBDT在BT上的改进之处是,初始化的f0(x)如下所示: L是自己选的损失函数,若取MSE则c是label的均值。残差则变为: ...