vowpalwabbit

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我想訓練二進制S形前饋網絡類別分類使用真棒vowpal wabbit tool以下命令： vw --binary --nn 4 train.vw -f category.model 並對其進行測試： vw --binary -t -i category.model -p test.vw 但我有非常不好的結果（比較我線性svm估計器）。我發現了一條評論，我應該使用Number of Tra

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NER的Learning2Search（vowpal-wabbit）給出奇怪的結果

我們正在嘗試使用來自vowpal-wabbit的Learning2Search for NER 我們正在使用ATIS數據集。在ATIS中有127個實體（包括其他類別）訓練集有4978個測試有893個句子。如何過，當我們在測試中運行它設置它映射的一切無論是1級（航空公司名稱）或2類（機場代碼）這是有線。我們嘗試了其他數據集（https://github.com/glample/tagger

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所選命名空間中的Vowpal Wabbit -ngrams

我有一個示例。 text1_Namespace1：文本 text2_Namespace2：文本2 我想打一個新的功能，只能從Namespace1使用正克和文本2 能大衆不能創造其他交互選擇文本1爲某些Namespace1生成ngrams？

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使用Vowpal Wabbit命名實體識別出現以記憶訓練數據

我使用Vowpal Wabbit的python API來訓練名稱實體識別分類器，以從短句子中檢測人員，組織和位置的名稱。我已經編制了一份IPython Notebook，詳細介紹了數據，如何訓練模型以及評估句子中的實體。培訓數據來自ATIS和CONLL 2003數據集。我Vowpal Wabbit SearchTask類（基於this tutorial）的設置： class SequenceLa

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vowpal wabbit投擲不兼容的版本錯誤

我有一個模型文件model.vw 我運行命令 vw -i model.vw -t --daemon --quiet --port 26542 每當我試圖以守護進程方式，我得到的不兼容版本的錯誤運行此而最新的版本是8.2.0 我該如何解決這個問題？錯誤是 vw（vw_validate.cc:14）：型號有可能不兼容的版本！ 8.3.2

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vowpal中的空線性迴歸模型wabbit

我想使用空模型（截距 - 僅用於比較的原因）在vowpal wabbit上運行線性迴歸。我應該使用哪個優化器？還有最好的不斷損失報告的簡單平均？

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Vowpal Wabbit上下文強盜數據格式化

我有2個關於格式化上下文強盜模型訓練數據的問題。如果我有諸如以下數據... 1:1:0.2 | d1:us d2:female d3:12 問題1）I從VW維基讀，每一個特徵是任選地隨後通過浮法。如果我有分類特徵（例如我們，女性）作爲價值觀，那麼重新格式化它們的最佳方式是什麼？我想我只是不會將它們後綴爲浮點數，讓它們的默認值爲1.我希望這將實現單熱編碼。問題2）我已經通過登錄數據如下 1:

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無法執行vw-varinfo命令

我在linux mint上安裝了Vowpal Wabbit 7.3.0。我能夠使用vw命令訓練模型並獲得預測。但是，我不能執行vw-varinfo命令。我無法在vw --help中找到此命令。我該如何解決它？

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vowpal wabbit可以使用我所有的CPU核心嗎？

我試過在10M +列車數據上訓練--oa哇哇wabbit分類器，發現它只使用一個核心。有什麼方法可以使它全部使用12個內核？

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Vowpal在一個標籤上的Wabbit矩陣分解

我所追求的是網絡推薦系統，就像「相關產品」。根據用戶購買的商品，我想根據其他用戶購買的商品來查找相關商品。我遵循MovieLens教程（https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Matrix-factorization-example）製作推薦系統。在上面的例子中，用戶給了電影一個分數（1-5）。該模型然後可以預測用戶將給出特定項目的分