Factorization Machine(FM)
优质
小牛编辑
133浏览
2023-12-01
Factorization Machines
因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景;2) 具有线性的计算复杂度。
1. 算法介绍
Factorization Model
- Factorization Machine Model
其中:的个数
提交命令 可以通过下面的命令提交FM算法:
../../bin/angel-submit \
-Dml.epoch.num=20 \
-Dangel.app.submit.class=com.tencent.angel.ml.core.graphsubmit.GraphRunner \
-Dml.model.class.name=com.tencent.angel.ml.classification.FactorizationMachines \
-Dml.feature.index.range=$featureNum \
-Dml.model.size=$featureNum \
-Dml.data.validate.ratio=0.1 \
-Dml.data.type=libsvm \
-Dml.learn.rate=0.1 \
-Dml.reg.l2=0.03 \
-Daction.type=train \
-Dml.fm.field.num=11 \
-Dml.fm.rank=8 \
-Dml.inputlayer.optimizer=ftrl \
-Dangel.train.data.path=$input_path \
-Dangel.workergroup.number=20 \
-Dangel.worker.memory.mb=20000 \
-Dangel.worker.task.number=1 \
-Dangel.ps.number=20 \
-Dangel.ps.memory.mb=10000 \
-Dangel.task.data.storage.level=memory \
-Dangel.job.name=angel_l1
项目地址:https://github.com/Angel-ML/angel
官网:https://angelml.ai/