vowpalwabbit

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使用Vowpal Wabbit在渐变上使用渐变增强有什么方法吗？我使用Vowpal Wabbit附带的各种技术都很有帮助。我想尝试渐变提升，但我找不到在大众实施渐变提升的方法。

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如何在SVM中使用装袋或在vowpal wabbit中进行助推。我目前的结果是90％的召回率和10％的精度。 vw -d train.dat -c compressed --passes 10 --oaa 3 -f train.model --loss_function hinge 我想用装袋/提升，以增加精度

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命令没有找到Vowpal Wabbit工具类

摘要我使用的GitHub网站here安装Vowpal Wabbit在我的Mac（并与自制，当我开始排除故障）。这两个安装都起作用，因为我可以使用vw命令并获得“使用更多信息：vw --help”的回复。问题然而，在 'vowpal_wabbit/UTL' 公用事业似乎并没有为我工作（例如-bash: vw-top-errors: command not found，-bash: vw-var

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解释Vowpal Wabbit结果：为什么附加“h”一些行？

以下是培训我的VW车型的日志的一部分。为什么这些行中的一些后跟h？您会注意到，最后总结中的“平均损失”线是正确的。我不确定这意味着什么，或者我应该关心。 ... average since example example current current current loss last counter weight label predict features 1.00

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vowpal wabbit安装制作文件

我很难安装vowpal wabbit。我遇到的问题是在克隆vw后运行make命令。错误消息如下非常感谢任何帮助！操作系统：Windows 8.1的64位感谢一个 $ make Making all in vowpalwabbit make[1]: Entering directory '/home/Alejandro/vowpal_wabbit/vowpalwabbit' make

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如何将Vowpal Wabbit逻辑斯谛预测转换为概率

我已经给了vowpal wabbit一个带有两个标签的数据集，并对它进行逻辑回归。问题是，它将实际数字从正向返回为负向，如预测一样。现在，如果我想将这些值转换为某种类型的概率。我应该如何去做。我在想也许预测值是a'x其中a是系数向量，x是特征向量。如果是这种情况，那么我可以直接使用二项式链接函数来获得probs。

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如何从vowpall wabbit的上下文匪徒中提取输出策略？

我运行这个example为背景的强盗，在示例数据作为他们： 1:2:0.4 | a c 3:0.5:0.2 | b d 4:1.2:0.5 | a b c 2:1:0.3 | b c 3:1.5:0.7 | a d 与命令他们的建议： vw -d train.dat --cb 4 --cb_type dr -f traindModel ，我不知道如何从这个命令并提取政策如何那么解释一下

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在vowpal上计算得分

我想在vowpal中对样本数据进行逻辑回归。我创建了一个样本数据集是这样的： 1 1.0 | a:3.28 b:1.5 c:2.0 |example -1 1.0 | a:1.25 b:0.4 c:1.4 |example 1 1.0 | a:1.40 b:0.8 c:1.6 |example 1 1.0 | a:2.00 b:4.2 c:2.1 |example -1 1.0 | a:2

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在bash脚本中使用expr时hadoop流式传输错误

我正在使用Hadoop流式传输作业。我的映射器是用bash编写的。它使用job_id。 mapred_job_id=`echo "$mapred_job_id" | awk -F "_" '{print $NF}'` 它工作正常（空空的debuggin目的的愚蠢wordcound映射器操作），直到我有以下行，使作业崩溃： mapred_job_id=`expr $mapred_job_id

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Vowpal Wabbit原始预测（-r）和预测之间的区别（-p）

我想分类二进制数据。在数据文件中，类[0,1]被转换为[-1,1]。数据有21个功能。所有功能都是分类。我正在使用神经网络进行培训。培训的命令是： vw -d train.vw --cache_file data --passes 5 -q sd -q ad -q do -q fd --binary -f model --nn 22 我创建原始预测文件： vw -d test.vw -t -