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2024-08-05 22:41本頁面
  

【正文】 另外是特征矩陣維度與準確率的關系從上圖可以看出,當維度增加時,算法的RMSE在降低,但是AUC有的在降低,有些在增加。下圖給出了具體的訓練過程另外一種是使用tensor方法,對應的目標函數為:具體的訓練過程為:第三種方法是基于排序最優(yōu)化的tensor矩陣分解,首先需要將對應的數據轉換成排序問題,例如用戶的地點和活動偏好,我們可以定義如下關系借鑒Bradley–Terry model,我們可以得到P表示Aijk排在Aij’k’前面的概率,這樣一來,我們就可以得到如下的目標函數同樣地,對于
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