基於矩陣分解(MF,Matrix Factorization)的推薦算法
LFM LFM即隱因子模型，我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書，背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作者項亮本人等等，假如真的是由於這3個原因導致的，那如果項亮出了另外一本數據挖掘方面的書 ...
原文：分解機(Factorization Machines)推薦算法原理
對於分解機 Factorization Machines，FM 推薦算法原理，本來想自己單獨寫一篇的。但是看到peghoty寫的FM不光簡單易懂，而且排版也非常好，因此轉載過來，自己就不再單獨寫FM了。 Pinard注：上面最后一句話應該是 而 g theta x 則利用 widehat y x theta h theta x 來計算 ...
2017-02-06 14:06 57 36650 推薦指數：
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轉自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 對於矩陣分解的梯度下降推導參考如下： ...
推薦算法之因子分解機(FM)
在這篇文章我們將介紹因式分解機模型（FM），為行文方便后文均以FM表示。FM模型結合了支持向量機與因子分解模型的優點，並且能夠用了回歸、二分類以及排序任務，速度快，是推薦算法中召回與排序的利器。FM算法和前面我們介紹的LFM模型模型都是基於矩陣分解的推薦算法，但在大型稀疏性數據中FM模型效果也不錯 ...
FM(Factorization Machines)模型詳解
優點 FM模型可以在非常稀疏的數據中進行合理的參數估計，而SVM做不到這點 在FM模型的復雜度是線性的，優化效果很好，而且不需要像SVM一樣依賴於支持向量。 FM是一個通用模型，它可以用於任何特征為實值的情況。而其他的因式分解模型只能用於一些輸入數據比較固定的情況 ...
FM（Factorization Machine）因式分解機 與 TensorFlow實現 詳解
1，線性回歸（Linear Regression） 線性回歸，即使用多維空間中的一條直線擬合樣本數據，如果樣本特征為： \[x = ({x_1},{x_2},...,{x_n})\] 模型假設函 ...
轉推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法
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矩陣分解推薦算法（LMF）
首先我們現在有一個矩陣\(R_{mn}\)，其中\(R_{ij}\)代表第\(i\)個用戶對第\(j\)個商品的喜愛程度。 \(LMF\)算法認為每個商品上面都有一些隱因子，而顧客的喜愛程度是由這些隱因子來決定的。因此便可以將\(R_{mn}\)分解成\(P_{mF} \times Q_{Fn ...
用Spark學習矩陣分解推薦算法
1. Spark推薦算法概述 在Spark MLlib中，推薦算法這塊只實現了基於矩陣分解的協同過濾推薦算法。而基於的算法是FunkSVD算法，即將m個用戶和n個物品對應的評分矩陣M分解為兩個低維的矩陣： Mm×n=Pm×kTQk& ...