vowpalwabbit

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我想训练二进制S形前馈网络类别分类使用真棒vowpal wabbit tool以下命令： vw --binary --nn 4 train.vw -f category.model 并对其进行测试： vw --binary -t -i category.model -p test.vw 但我有非常不好的结果（比较我线性svm估计器）。我发现了一条评论，我应该使用Number of Tra

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NER的Learning2Search（vowpal-wabbit）给出奇怪的结果

我们正在尝试使用来自vowpal-wabbit的Learning2Search for NER 我们正在使用ATIS数据集。在ATIS中有127个实体（包括其他类别）训练集有4978个测试有893个句子。如何过，当我们在测试中运行它设置它映射的一切无论是1级（航空公司名称）或2类（机场代码）这是有线。我们尝试了其他数据集（https://github.com/glample/tagger

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所选命名空间中的Vowpal Wabbit -ngrams

我有一个示例。 text1_Namespace1：文本 text2_Namespace2：文本2 我想打一个新的功能，只能从Namespace1使用正克和文本2 能大众不能创造其他交互选择文本1为某些Namespace1生成ngrams？

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使用Vowpal Wabbit命名实体识别出现以记忆训练数据

我使用Vowpal Wabbit的python API来训练名称实体识别分类器，以从短句子中检测人员，组织和位置的名称。我已经编制了一份IPython Notebook，详细介绍了数据，如何训练模型以及评估句子中的实体。培训数据来自ATIS和CONLL 2003数据集。我Vowpal Wabbit SearchTask类（基于this tutorial）的设置： class SequenceLa

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vowpal wabbit投掷不兼容的版本错误

我有一个模型文件model.vw 我运行命令 vw -i model.vw -t --daemon --quiet --port 26542 每当我试图以守护进程方式，我得到的不兼容版本的错误运行此而最新的版本是8.2.0 我该如何解决这个问题？错误是 vw（vw_validate.cc:14）：型号有可能不兼容的版本！ 8.3.2

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vowpal中的空线性回归模型wabbit

我想使用空模型（截距 - 仅用于比较的原因）在vowpal wabbit上运行线性回归。我应该使用哪个优化器？还有最好的不断损失报告的简单平均？

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Vowpal Wabbit上下文强盗数据格式化

我有2个关于格式化上下文强盗模型训练数据的问题。如果我有诸如以下数据... 1:1:0.2 | d1:us d2:female d3:12 问题1）I从VW维基读，每一个特征是任选地随后通过浮法。如果我有分类特征（例如我们，女性）作为价值观，那么重新格式化它们的最佳方式是什么？我想我只是不会将它们后缀为浮点数，让它们的默认值为1.我希望这将实现单热编码。问题2）我已经通过登录数据如下 1:

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无法执行vw-varinfo命令

我在linux mint上安装了Vowpal Wabbit 7.3.0。我能够使用vw命令训练模型并获得预测。但是，我不能执行vw-varinfo命令。我无法在vw --help中找到此命令。我该如何解决它？

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vowpal wabbit可以使用我所有的CPU核心吗？

我试过在10M +列车数据上训练--oa哇哇wabbit分类器，发现它只使用一个核心。有什么方法可以使它全部使用12个内核？

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Vowpal在一个标签上的Wabbit矩阵分解

我所追求的是网络推荐系统，就像“相关产品”。根据用户购买的商品，我想根据其他用户购买的商品来查找相关商品。我遵循MovieLens教程（https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Matrix-factorization-example）制作推荐系统。在上面的例子中，用户给了电影一个分数（1-5）。该模型然后可以预测用户将给出特定项目的分