Factorization Machine（FM）和Logistic Regression（LR）都是用于分类和回归任务的监督学习算法，但它们之间存在一些关键区别。 FM是一种基于矩阵分解的算法，它通过将特征向量进行分解并学习因子之间的关系来预测输出。FM特别适用于处理高维稀疏特征空间，因为它可以更好地捕捉到特征之间的交互。例如，对于两个特征x1和x2，FM可以学习到它们之间的交互项x1*x2。 LR，另一方面，是一种基于概率的线性模型，它使用sigmoid函数将线性组合的特征映射到0和1之间的概率。LR假设特征之间是独立的，因此不能捕捉到特征之间的交互。然而，LR在处理低维特征空间和高斯数据时表现良好。 腾讯云提供了多种与FM和LR相关的云产品和服务，包括腾讯云机器学习平台（Tencent Cloud Machine Learning Platform）、腾讯云AI算法引擎（Tencent Cloud AI Engine）和腾讯云弹性机器学习（Tencent Cloud Elastic Machine Learning）。这些产品和服务可以帮助您轻松构建、训练和部署各种机器学习模型，包括基于FM和LR的模型。... 展开详请