fm:尝试分解机 (fm) 算法

时间:2021-07-07 08:46:42
【文件属性】:
文件名称:fm:尝试分解机 (fm) 算法
文件大小:2KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-07-07 08:46:42
Python 因式分解机 (FM) FM 使用 pyFM 库训练的电影收视率预测模型。 Factorization Machines (FM) 使用具有自适应正则化的随机梯度下降作为学习方法,在训练模型参数的同时自动调整正则化。 它结合了特征工程的通用性和分解模型在估计大域分类变量之间的相互作用方面的优越性。 FM 对于具有大分类变量的数据集的预测问题特别有吸引力,因为它允许由于分解的交互作用而可靠地估计变量交互作用。 参考 [1] Steffen Rendle (2012):使用 libFM 的因式分解机,在 ACM Trans 中。 英特尔。 系统。 技术,3(3),五月。 [2] Steffen Rendle:使用自适应正则化学习推荐系统。 WSDM 2012:133-142
【文件预览】:
fm-master
----.gitignore(675B)
----README.md(895B)
----movie-ratings-fm.py(2KB)

网友评论