skip to main
|
skip to sidebar
xlvector's solution of NetflixPrize
2009年3月12日星期四
基于分解的邻域算法
经过一夜的计算,NSVD算法终于跑出了一个50维的结果,我将他放入到融合模型中,没想到性能有大大的提升,RMSE从0.8873到了
0.8811
模型的基本公式如下,也是用梯度法训练的。
---------------------------------------------------
本文使用了在线Latex公式编辑器,感觉不错,地址是
http://thornahawk.unitedti.org/equationeditor/equationeditor.php
1 条评论:
goooooood girl
2009年3月12日 20:23
your blog is very good......
回复
删除
回复
回复
添加评论
加载更多...
较新的博文
较早的博文
主页
订阅:
博文评论 (Atom)
我的博客列表
王元涛的Blog
万物皆有时
3 年前
向量 Vector 的空间
Hector :go 语言机器学习库
11 年前
Just a guy in a garage
Supercomputing made super easy
13 年前
Pragmatic Theory
Netflix Grand Prize technical presentation
15 年前
Twitter Updates
follow me on Twitter
我的简介
xlvector
中关村, 北京, China
查看我的完整个人资料
博客归档
▼
2009
(23)
►
五月
(1)
►
四月
(10)
▼
三月
(12)
TimeSVD
Global Effects in Netflix Prize
在已有的模型结果上做KNN
电影发布时间的影响
基于分解的邻域算法
普通的SVD方法已经到头了
时间信息在推荐系统中的作用
加入了sigmoid核函数方法,RMSE0.8949
考虑用户时间因素的SVD模型(TimeSVD02Model)
考虑电影的时间因素(ItemKNN3Model)
关于SVD模型中的kernel
到目前为止的进度
标签
svd
(6)
time
(4)
knn
(3)
RBM
(2)
cluster
(2)
nsvd
(2)
global effects
(1)
item-based
(1)
kernel
(1)
neighborhood
(1)
netflix
(1)
publish time
(1)
sigmoid
(1)
user
(1)
并行
(1)
关注者
订阅
博文
Atom
博文
评论
Atom
评论
your blog is very good......
回复删除