Алгоритм Factorization Machines є алгоритм навчання під наглядом загального призначення, який можна використовувати як для завдань класифікації, так і для регресії. Це розширення лінійної моделі, яка розроблена для економічного охоплення взаємодії між функціями в розріджених наборах даних великої розмірності.
Машини факторизації є популярний алгоритм для системи рекомендацій, який фіксує як лінійну, так і вищий порядок взаємодії між змінними.
Factorization Machine — це універсальний контрольований алгоритм навчання, який можна використовувати як для завдань класифікації, так і для регресії. Це так розширення лінійної моделі, яка розроблена для економного захоплення взаємодії між функціями у багатовимірних розріджених наборах даних.
Алгоритм машини факторизації (FM) є нелінійна модель, яка включає взаємодію між функціями. Цей алгоритм підходить для сценаріїв, у яких електронна комерція, реклама та потокове відео в реальному часі використовуються для просування товарів.
Машини факторизації (FM) є модель керованого машинного навчання, розроблена для обробки розріджених і багатовимірних даних. Це особливо корисно для таких завдань, як регресія, класифікація та системи рекомендацій.
Машини факторизації є хорошим вибором для завдання, що стосуються розріджених наборів даних великої розмірності, як-от передбачення кліків і рекомендації щодо елементів.