ベイジアンなFactorization MachineでMovieLens 100k, 1MのSOTAと張り合う - Qiita

「変数のグルーピング」とは、例えばユーザーIDに対応するベクトルたちとアイテムIDに対応するベクトルたちでは分散（正則化係数）が違うかも、ということを想定することです。 SGD系のアルゴリズムは今はTensorflowで簡単に実装できるだろう、ということで度外視していますが、Pythonから簡単に使えてlibFMと同等の機能があるのはmyFMだけ！という心づもりで開発しました。 myFMのインストール Linux/Macだと、ちゃんとした(C++11対応してる)コンパイラがあれば import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn import metrics import myfm # このデータ読み出しクラスは `examples/` 内で定義されている from moviele