tffm:任意阶分解机的TensorFlow实现 源码

这是基于纸质的任意阶数(> = 2)分解机的TensorFlow实现。 它支持: 密集和稀疏的输入 不同的(基于梯度的)优化方法 通过不同的损失函数进行分类/回归(实现物流和MSE) 通过TensorBoard记录 推断时间相对于特征数量是线性的。 在Python3.5上测试过,但在Python2.7上应该可以使用 这种实现与在Blondel等人中描述的实现非常相似。 论文[ ],但是是在论文首次出现之前独立开发的。 依存关系 安装 可以通过pip install tffm安装稳定版本。 用法 该界面类似于scikit-learn模型。 若要训练等级为10的6阶FM模型以lear