Я хочу обучить модель матричной факторизации с использованием модуля Python Vowpal Wabbit (from vowpalwabbit import pyvw) для набора данных, содержащего идентификаторы пользователя и элемента с дополнительной информацией для прогнозирования взаимодействия пользователя с элементом. У них есть пример запуска MF из командной строки, но я не нашел такого, используя python.
Я определяю свою модель следующим образом: model = pyvw.vw("-b 25 -q ui --rank 20 -l 0.01")
Основы Vowpal Wabbit с Python показывают, что основы обучения модели VW с использованием python - это чтение обучающего набора построчно в a для l oop и вызов model.learn в каждом примере.
Мой вопрос: работает ли это для обучения модели факторизации матрицы? Действительно ли VW обучает матричную модель факторизации построчно инкрементным / онлайн способом в течение l oop?