对于每个样本 x，预测值先从全局偏置 w0 开始：
x
w0
实现 FM（Factorization Machine，因子分解机） 的前向预测。
FM 常用于推荐、广告点击率预估等任务。它可以建模特征之间的二阶交叉关系，并通过隐向量内积的方式减少参数数量。
给定样本特征矩阵 X、一阶权重 w、全局偏置 w0 和特征隐向量矩阵 V，请你计算每个样本的 FM 预测值。
X
w
V
FM 的预测公式如下：
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