ML.NET 示例：推荐之场感知分解机

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ML.NET 示例：推荐之场感知分解机

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ML.NET 示例：推荐之矩阵分解

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ML.NET 示例：开篇

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ML.NET 示例：目录

ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 英文原版请访问:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ML.NET 示例 ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,使.NET开发人员使用机器学习变得很容易. 在这个GitHub 存储库中,我们提供了示例,这些示例将帮助您开始使用ML.NET,以及如何将ML.NET加入到现有的和新的.N…

分解机(Factorization Machines)推荐算法原理

对于分解机(Factorization Machines,FM)推荐算法原理,本来想自己单独写一篇的.但是看到peghoty写的FM不光简单易懂,而且排版也非常好,因此转载过来,自己就不再单独写FM了.…

机器学习算法系列：FM分解机

在线性回归中,是假设每个特征之间独立的,也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系.为了捕捉特征之间的关系,便有了FM分解机的出现了.FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征,通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性.这个模型也经常用于点击率预估. 因为线性回归中特征都是独立存在的,不存在特征组合项,除非事先人工添加.如果要在线性回归上加入二特征组合,可以如下: 其中,n代表样本的特征数量,x_i是第i个特征的值,w_0,w_i,w_ij是模型参数. 从上面公式可以看出组合特征一共…