本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。5.1、基于梯度的模型训练方法在libFM中，提供了两大类的模型训练方法，一类是基于梯度的训练方法
原创
2023-06-14 19:31:23
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为了建模，处理不平衡数据，想使用SMOTEENN方法进行数据平衡处理，为此需要下载对应的包imblearn
最开始直接从anaconda中进行：conda install imblearn报错说源中没有对应的包 于是将安装语句改为改为：conda install -c glemaitre imbalanced-learn安装 成功
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2023-06-26 11:06:50
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FM 算法介绍以及 libFM 源码简析libFM 的大名如雷贯耳, 然而一直没有机会看看它的具体实现; 周末查看了一下 FM 算法的原理以及源
原创
2022-05-30 14:54:08
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单机模式处理大数据的开源利器 1. LibFM 项目主页：http://www.libfm.org/ 2. svdfeature 项目主页：http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/svdfeature recsyschina上的介绍：http://www.resyschi
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2020-03-27 02:05:00
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整体介绍recsys_ui: 前端技术(html5+JavaScript+jquery+ajax)recsys_web: 后端技术(Java+SpringBoot+mysql)recsys_spider: 网络爬虫(python+BeautifulSoup)recsys_sql: 使用SQL数据处理recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas数据分析和数
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2023-08-27 09:59:01
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介绍随机梯度下降stochastic gradient descent (SGD)和可选择最小二乘alternating least squares (ALS) optimization以及使用蒙特卡洛的贝叶斯推理Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo (MCMC)为特征的分解机的软件。libFM is a software implem
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2024-09-22 20:54:56
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1、编译不过报错logframeworks/hwext/Android.mk:167: frameworks/hwext/haplv1/src/com/huawei/android/hardware/fmradio/libfm_common_hal frameworks/hwext/Android.mk:168: LOCAL_PATH=frameworks/hwext frameworks/hwext/k3v2oem1/src/com/huawei/android/hardware/oeminfo/Android.mk:2: oeminfo build/core/base_rules.mk:6
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2013-06-09 20:17:00
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最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 1.SVDFeature 主页：h
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2019-11-05 14:15:00
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最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature 主页：
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2017-07-15 11:40:00
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1. 最 近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。2.这里面提到了EasyRecd ，EasyRecd官网：http://www.easyrec.org/recommendation-engi
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2023-08-27 08:18:40
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机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 xlearn的优势： 1.通用性好，包括主流的算法（lr, fm, ffm 等），用户不用再切换于不同软件之间 ２.性能好,测试 xLearn 可以比 libfm 快13倍
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2019-09-23 10:31:00
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最 近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature 主页：http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main
TensorFlow Sparse现状及背景在机器学习这块，Estimator本身的封装能够适应比较多的Dense的场景，而对于Sparse的场景无论是官方demo还是一些业界的大牛都分享的比较少，在很多场景，比如libfm、libffm、Xgboost都支持直接libsvm, field-libsvm的格式中读入数据，训练模型没有原始的实现，没法直接调包使用，得自己在TensorFlow的框架上
来自：我爱机器学习(52ml.net) http://www.52ml.net/14773.html最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，既有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。#1.SVDFeature
本文总结了一些网络上的关于知识图谱与推荐的相关知识，参考的文章地址在每个一级标题下列了出来。 将知识图谱引入推荐系统以及知识图谱特征学习：将图谱引入到推荐的工作分两类：以LibFM[1]为代表的通用的基于特征的推荐方法（generic feature-based methods）：只是把实体的属性当做推荐算法的输入，来和另外实体的属性进行比较。无法高效利用图谱信息，比如用不了多跳和关系边
