`embedding_size` property for vector models
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Start by locating the vector model implementations for IALS and LightFM and reading how each represents latent factors, feature factors, and biases. Add a property that reports the full learned embedding size, including the factors for IALS and biases for LightFM; done when both models report sizes that include those components and the behavior is covered by tests.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Feature Description
A property that will return full learnt embedding size for vector models. For ials it will count latent + feature factors. For lightfm it will add biases.
Why this feature?
Useful for model complexity comparison
Additional context
No response
- 主要言語
- Python
- スター
- 457
- フォーク
- 55
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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