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FHIM:具有可解释的高阶特征交互的分解式稀疏学习模型
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2021-05-10
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跳频 具有可解释的高阶特征交互的分解式稀疏学习模型 #Attention该存储库实现了KDD14中提出的FHIM模型。 但是,这不是作者提供的官方代码。 效率有可能提高。 我已经在合成数据上测试过这样的代码,并且我认为它与纸上报道的Performacne相同。 但是,对于该代码结果的后果,我将不承担任何责任。 #Class FHIM类实现算法的功能。 它支持numpy数组输入或scipy.sparse.csr_matrix输入。 高阶交互或张量的支持尚未完成。 而且我认为我不会在不久的将来添加此功能。
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FHIM-master.zip (6个子文件)
FHIM-master
main.py 2KB
synthetic_data.py 829B
line_search.py 4KB
FHIM.py 9KB
README.md 708B
fhim_linesearch.py 1KB
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牟云峰
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