分裂线性化bregman迭代
libra_py_001_04的Python项目详细描述
引用libra_py_001_02
====
图书馆libra_py是一个学术项目。因此,开发fastfm所花费的时间和资源可以通过软件的引用次数得到证明。如果你用libra_py发表科学文章,请引用以下文章(bibtex entry`citation.bib<;http://jmlr.org/papers/v17/15-355.bib>;` ` ` `).
bayer,i.“fastfm:a library for factorization machines”《机器学习研究杂志》17,第1-5页(2016年)
libra-py:一个解决稀疏性问题的软件包
==
支持的操作系统不支持其他操作系统。
代码块:Python
BR/>从FASFFM导入ALS:BR/> FM= ALS。FM-回归(NITER=1000,IntIdStDEV=0.1,秩=2,L2a ReGyWw=0.1,L2a ReGiVv=0.5)
YYPRED=FM。预测(XyTest:BR/>< BR/> BR/>教程和其他信息可得”这里http://ARXIV.org/ABS/1505.00641 & gt;`.
c代码可用作“子存储库”https://github.com/ibayer/fastfm core>;`,并提供独立的命令行界面。如果在阅读完文档后仍然有****问题**请在GitHub打开一个问题。
>>+----------------+---++
家庭解决损失;
>+=====================================================================================================================是的|平方损失
+—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————任务*
安装
====
图书馆libra_py是一个学术项目。因此,开发fastfm所花费的时间和资源可以通过软件的引用次数得到证明。如果你用libra_py发表科学文章,请引用以下文章(bibtex entry`citation.bib<;http://jmlr.org/papers/v17/15-355.bib>;` ` ` `).
bayer,i.“fastfm:a library for factorization machines”《机器学习研究杂志》17,第1-5页(2016年)
libra-py:一个解决稀疏性问题的软件包
==
支持的操作系统不支持其他操作系统。
代码块:Python
BR/>从FASFFM导入ALS:BR/> FM= ALS。FM-回归(NITER=1000,IntIdStDEV=0.1,秩=2,L2a ReGyWw=0.1,L2a ReGiVv=0.5)
YYPRED=FM。预测(XyTest:BR/>< BR/> BR/>教程和其他信息可得”这里http://ARXIV.org/ABS/1505.00641 & gt;`.
c代码可用作“子存储库”https://github.com/ibayer/fastfm core>;`,并提供独立的命令行界面。如果在阅读完文档后仍然有****问题**请在GitHub打开一个问题。
>>+----------------+---++
家庭解决损失;
>+=====================================================================================================================是的|平方损失
+—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————任务*
安装