XLearn学习笔记——再看FM与FFM

最新推荐文章于 2024-01-24 19:51:57 发布
最新推荐文章于 2024-01-24 19:51:57 发布
阅读量958 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： NLP与推荐算法 文章标签： xlearn FM FFM
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/106970203
本文介绍了使用XLearn库学习FM（Factorization Machines）和FFM（Field-aware Factorization Machines）的过程，重点在于它们在推荐系统中的应用。作者通过QQ群分享资源，并探讨了如何评估模型的分类性能，特别是在AUC和数据转换方面遇到的问题。尽管遇到了一些挑战，如模型加载和多分类支持的疑问，但XLearn提供了完成分类和回归任务的必要功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

闲暇时间找点事做才会感到内心的宁静，搬砖才是灵魂的寄托。读paper读不下去就直接上github学习点库吧

For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808

For Visual in deep learning QQ Group 629530787

I'm here waiting for you

wanna have a date with someone in Beijing please join in the QQ Group 737813700
 

一搜FM，FFM，最多星的还是这个，如下，安装成功，中文doc

----------------------------------------------------------------------------------------------
           _
          | |
     _
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估汇总
永远飞翔的鸟
03-07 2115
转载： https://www.ctolib.com/mJackie-RecSys.html https://github.com/mJackie/RecSys RoadMap 推荐系统 计算广告 统计学习模型 技术文章 实践工具 深度学习模型 技术文章 实践代码 相关比赛 Criteo Display Advertising Challenge Avaz...
xlearn：高性能，易于使用且可扩展的机器学习（ML）软件包，包括适用于Python和CLI接口的线性模型（LR），因式分解机（FM）和现场感知的因式分解机（FFM）
02-03
什么是xLearn？ xLearn是一种高性能，易于使用且可扩展的机器学习程序包，其中包含线性模型（LR），因式分解机（FM）和现场感知的因式分解机（FFM），所有这些都可用于解决大型问题。规模的机器学习问题。 xLearn对于解决大规模稀疏数据上的机器学习问题特别有用。 许多现实世界的数据集都处理高维稀疏特征向量，例如推荐系统，其中类别和用户数量约为数百万。 在这种情况下，如果您是liblinear，libfm和libffm的用户，那么xLearn是另一个更好的选择。 性能 xLearn由高性能C ++代码开发，并经过精心设计和优化。 我们的系统旨在最大程度地提高CPU和内存的利用率，提供缓存感知的计算，并支持无锁学习。 通过结合这些见解，xLearn比类似系统快5到13倍。 便于使用 xLearn不依赖任何第三方库，用户可以克隆代码并使用cmake对其进行编译。 此外，xLearn支持非常简单的Python和CLI界面，供数据科学家使用，它还提供了许多有用的功能，这些功能已广泛用于机器学习和数据挖掘比赛中，例如交叉验证，提早停止等。 可扩展性 xLearn可用于解决大
xlearn
微信号：RunsenLiu
10-06 1399
大家都知道sklearn这玩意，听说过xlearn 吗？ xLearn 是一款高性能的，易用的，并且可扩展的机器学习算法库，你可以用它来解决大规模机器学习问题，尤其是大规模稀疏数据机器学习问题。 官方文档 https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/python_api/ 在近年来，大规模稀疏数据机器学习算法被广泛应用在各种领域，例如广告点击率预测...
FM xlearn实战
skyecs的博客
07-14 823
xlearn文档：https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/python_api/index.html import xlearn as xl # Training task ffm_model = xl.create_ffm() # Use field-aware factorization machine (ffm) ffm_model.setTrain("./small_train.txt") # Set t
cpp-xLearn高性能易于使用和可扩展的机器学习包
08-16
xLearn - 高性能，易于使用和可扩展的机器学习包，这可以用来解决大规模的分类和回归问题。 如果您是liblinear，libfm或libffm的用户，那么现在xLearn是您另一个更好的选择。
机器学习笔记：如何用xLearn实现FFM算法
shendeyidishui的博客
05-05 2048
在推荐系统和计算广告业务中，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量流量转化的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于...
推荐系统笔记2019
Nichkhun的博客
01-05 673
FM与libfm： FM（Factorization Machines）结合了SVM与factorization models的优点； FM建模了所有特征的交互，因此适用于大型稀疏的场景，比如recommender systems；（SVMs fail） FM能在线性时间被计算出来，并且能直接优化；（SVM是非线性的，且其中的dual transformation 没有必要） 指出SVD++、PI...
xLearn机器学习库：安装与实践指南
最新发布
uncle_ll的博客
01-24 729
xlearn机器学习库 安装与实践
【机器学习】基于Xlearn的sklearn接口的ffm模型搭建
weixin_42487713的博客
03-26 1219
一、介绍 最近在进行风控相关的模型搭建，一般使用xgb和lr等的模型，突然想尝试一下ffm模型看看效果，之前在做推荐任务时有通过torch实现，但是在一些项目上部署比较麻烦，自己写的代码在优化上也不是很好，因此这次准备通过第三方库的形式进行ffm模型构建。在网上搜罗了一下，实现相关算法的python库有：LibFFM、xlearn和tffm等。今天给大家讲讲基于xlearn的研究和其中需要准备的一些工具。 xLearn是一款高性能，易于使用且可扩展的机器学习软件包，包括FM和FFM模型，可用于大规模解决
XGB+FM、XGB+FFM代码实现（FM、FFM基于xlearn、pylibfm实现）
WGS.
04-13 1145
文章目录假数据XGB+FMXGB+FFM保存model XGB+FM 同 GBDT+LR 原理一致，原理解释可看下面这篇文章，本文只分享XGB+FM的代码实现demo https://blog.youkuaiyun.com/qq_42363032/article/details/112756687 假数据 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from skl
推荐排序模型1——FM、FFM及python（xlearn）实现
u012290039的专栏
06-22 4587
排序模型在工业界已经有了很长时间的历史，从基于策略规则的人工指定特征权值开始，发展到LR线性模型，LR+GBDT半自动特征组合模型，再到FM自动二阶特征组合模型及深度学习模型等不断发展。其中FM系列模型占据比较重要的位置，本篇文章就FM模型进行分析和总结。 目录1，概述2，FM模型 1，概述 在机器学习中，预测是一项基本的任务，所谓预测就是估计一个函数，该函数将一个n维的特征向量x映射到一个目标域T： D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(N),y(N))}D =\{(x^{
因子分解机（libffm+xlearn）
热门推荐
songbinxu的博客
03-23 1万+
因子分解机 一、简介   在CTR和CVR预估任务中，可能有大量的ID类特征（Categorical Feature），一般来说并不适合直接送入树模型（xgboost完全不支持，lightgbm只根据取值不同），一种常用的做法是通过Label Encoding变成离散的稀疏的高维向量（最具代表的是Onehot独热编码），然后送入LR训练。在独热编码的作用下，产生了多项式模型参数学习困难的问...
xlearn初探
sheldonwong的专栏
12-17 2283
简介 xLearn 是一款高性能的，易用的，并且可扩展的机器学习算法库，你可以用它来解决大规模机器学习问题，尤其是大规模稀疏数据机器学习问题。在近年来，大规模稀疏数据机器学习算法被广泛应用在各种领域，例如广告点击率预测、推荐系统等。如果你是 liblinear、libfm、libffm 的用户，那么现在 xLearn 将会是你更好的选择，因为 xLearn 几乎囊括了这些系统的全部功能，并且具有...
Xlearn ——快速落地FM/FFM机器学习算法
Python_Ai_Road的博客
01-01 1281
Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。你可以将它单独使用 (在某些场景中可能会好于GBDT类模型)，也可以尝试将它和GBDT类模型进行模型融合(基本在所有场景中都会有所提升)。它常常在广告点击率预测、推荐系统等存在大规模稀疏特征，并且...
xLearn源码分析之FM的CalcScore实现
dgye71022的博客
03-07 481
写在前面 xLearn是由Chao Ma实现的一个高效的机器学习算法库，这里附上github地址： https://github.com/aksnzhy/xlearn FM是机器学习中一个在CTR领域中表现突出的模型，最早由Konstanz大学Steffen Rendle（现任职于Google）于2010年最早提出。 FM模型 FM的模型方程为: \[y(\mathbf{x}) = w_...
因子分解机
咔咔响
06-23 663
1.因子分解机是构成特征组合的一种方法，主要用在高维离散特征之间2.FM采取矩阵分解思维，假设特征之间组合由K个隐特征决定3.FFM是更一般的FM，它认为特征之间可能归属一个类4.通常采取...
xlearn安装与实战
林夕
05-20 1万+
一、Introduction 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，比 libffm 和 liblinear 快5倍 3.易用性和灵活性，xLearn 提供简单的 python 接口...
xLearn---机器学习（CTR预估）中处理大规模稀疏数据的杀器
fly_Xiaoma的博客
04-14 2381
1、xLearn框架介绍 liblinear、libfm和libffm这三个框架好像来自台湾国立大学团队研发，xLearn同样来自这个团队。 xLearn就是专为处理大规模稀疏数据而生的，广泛应用于如广告点击率预测、推荐系统等。且xLearn的性能优于libffm、libfm和liblinear 总的来说xLearn是libffm、libfm和liblinear这三个框架的综合，且计算性能提...
【转载】深入FFM原理与实践
xceman1997的专栏
03-05 1万+
原文地址：http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小李飞刀李寻欢

您的欣赏将是我奋斗路上的动力！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值