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vowpal_wabbit

C/C++

9.10.0

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Vowpal Wabbit

Dies ist der Vowpal Wabbit Fast Online -Lerncode.

Warum Vowpal Wabbit?

Vowpal Wabbit ist ein maschinelles Lernsystem, das die Grenze des maschinellen Lernens mit Techniken wie Online, Hashing, Allreduce, Reduktionen, Learning2Search, Active und Interactive Lernen vorantreibt. Es liegt ein spezifischer Fokus auf Verstärkungslernen mit mehreren kontextbezogenen Banditalgorithmen und der Online -Naturleistung für das Problem gut. Vowpal Wabbit ist ein Ziel für die Implementierung und Reifung des Standes der Kunstalgorithmen unter Berücksichtigung der Leistung.

Eingabeformat. Das Input -Format für den Lernalgorithmus ist wesentlich flexibler als erwartet. Beispiele können Merkmale aufweisen, die aus Text mit freiem Formular bestehen, die auf eine Art von Wörtern interpretiert werden. In verschiedenen Namensspitzen kann sogar mehrere Sätze von freien Formentext vorhanden sein.
Geschwindigkeit. Der Lernalgorithmus ist schnell - ähnlich wie die wenigen anderen Online -Algorithmus -Implementierungen. Es stehen mehrere Optimierungsalgorithmen zur Verfügung, wobei die Grundlinie spärlich Gradientenabstieg (GD) für eine Verlustfunktion ist.
Skalierbarkeit. Dies ist nicht dasselbe wie schnell. Stattdessen ist das wichtige Merkmal hier, dass der Gedächtnisfußabdruck des Programms unabhängig von Daten begrenzt ist. Dies bedeutet, dass das Trainingssatz vor Beginn des Lernens nicht in das Hauptgedächtnis geladen wird. Darüber hinaus ist die Größe des Merkmals unabhängig von der Menge der Trainingsdaten mit dem Hashing -Trick begrenzt.
Feature -Interaktion. Untergruppen von Funktionen können intern kombiniert werden, so dass der Algorithmus im Querprodukt der Untergruppen linear ist. Dies ist nützlich für Ranking -Probleme. Die Alternative, die Merkmale explizit zu erweitern, bevor sie in den Lernalgorithmus eingefügt werden, kann je nach Umgang sowohl Berechnungs- als auch räumlich -intensiv sein.

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