xdeepfm

obananas · Dec 1, 2019 · 9429fe8 · 9429fe8
1 parent c51dc08
commit 9429fe8
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diff --git a/.idea/workspace.xml b/.idea/workspace.xml
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -365,7 +365,8 @@
 - MLR
 - Neural Network全家桶
 - XDeepFM
-    - [整个过程中有什么亮点？有哪些决定性的提升](推荐/XDeepFM.md#L164)
+    - [选用的原因](推荐/XDeepFM.md#L164)
+    - [什么叫显示隐式？什么叫元素级/向量级？什么叫做高阶/低阶特征交互](推荐/XDeepFM.md#L164)
 # 风控
 - 孤立森林
 - 评分卡

diff --git a/推荐/XDeepFM.md b/推荐/XDeepFM.md
@@ -1 +1,10 @@
-# 
+# 选用的原因？
+- 类似deepfm和FNN等模型的高阶的特征交互来自于dnn部分，但是这样的特征交互是不可控且隐式的，难以描述的
+- 向量级别的特征交互而不是元素级交互
+    - 经验上，vector-wise的方式构建的特征交叉关系比bit-wise的方式更容易学习
+        - 我也不知道具体好在哪，如果有大佬会可以指导一下，感恩
+
+# 什么叫显示隐式？什么叫元素级/向量级？什么叫做高阶/低阶特征交互？
+- 显示是可以写出feature交互的公式，隐式相反
+- 元素级是以feature值交互，向量级是feature向量级点乘处理
+- 高阶特征是类似DNN这种多层特征交互，低阶特征交互是FM这种特征单层处理方式