vw - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

vw - Vowpal Wabbit -- instrument rapid de învățare online

DESCRIERE

VW opţiuni:
--random_seed arg
generator de numere aleatoare de semințe

--marimea inelului arg
dimensiunea exemplului de inel

Actualizează opţiuni:
-l [ --learning_rate ] arg
Setați rata de învățare

--power_t arg
t valoarea puterii

--decay_learning_rate arg
Setați factorul de decădere pentru rata de învățare între treceri

--inițial_t arg
valoarea t inițială

--feature_mask arg
Utilizați regresorul existent pentru a determina ce parametri pot fi actualizați. Daca nu
initial_regressor dat, folosit si pentru ponderile initiale.

Greutate opţiuni:
-i [ --initial_regressor ] arg
Regresori inițial(i)

--greutate_inițială arg
Setați toate greutățile la o valoare inițială a arg.

--greutăți_aleatoare arg
faceți ponderile inițiale aleatorii

--input_feature_regularizer arg
Fișier de intrare pentru regularizarea funcției

Paralelizare opţiuni:
--span_server arg
Locația serverului pentru configurarea spanning tree

--fire
Activați multi-threading

--ID unic arg (=0)
ID unic folosit pentru joburile paralele de cluster

--total arg (=1)
numărul total de noduri utilizate în jobul paralel de cluster

--nodul arg (=0)
numărul nodului în jobul paralel al clusterului

Diagnostic opţiuni:
--versiune
Informații despre versiune

-a [ --audit ]
imprimați greutățile caracteristicilor

-P [ --progresa ] arg
Frecvența actualizării progresului. int: aditiv, float: multiplicativ

--Liniște
Nu scoateți disgnostice și actualizări de progres

-h [ --Ajutor ]
Uite aici: http://hunch.net/~vw/ și faceți clic pe Tutorial.

Caracteristică opţiuni:
--haș arg
cum să trimiți caracteristicile. Opțiuni disponibile: șiruri, toate

--ignora arg
ignora spațiile de nume care încep cu caracter

--a pastra arg
păstrați spațiile de nume care încep cu caracter

--redefiniți arg
redefiniți spațiile de nume care încep cu caracterele șirului S ca spațiu de nume N.
trebuie să fie sub forma „N:=S” unde := este operator. N sau S gol sunt tratate implicit
spatiu de nume. Folosiți „:” ca wildcard în S.

-b [ --bit_precision ] arg
numărul de biți din tabelul de caracteristici

--noconstant
Nu adăugați o caracteristică constantă

-C [ --constant ] arg
Setați valoarea inițială a constantei

--ngram arg
Generați N grame. Pentru a genera N grame pentru un singur spațiu de nume „foo”, arg ar trebui să fie
fN.

--sare arg
Generați sărituri în N grame. Acest lucru împreună cu eticheta ngram poate fi folosit pentru
generează n-skip-k-gram generalizat. Pentru a genera n-sărituri pentru un singur spațiu de nume
„foo”, arg ar trebui să fie fN.

--feature_limit arg
se limitează la N caracteristici. Pentru a se aplica unui singur spațiu de nume „foo”, arg ar trebui să fie fN

--afix arg
generați prefixe/sufixe de caracteristici; argumentul „+2a,-3b,+1” înseamnă generarea de 2 caractere
prefixe pentru spațiul de nume a, sufixe de 3 caractere pentru b și prefixe de 1 caracter pentru implicit
Spațiu de nume

--ortografie arg
calculați caracteristicile de ortografie pentru un spațiu de nume dat (utilizați „_” pentru spațiul de nume implicit)

--dicţionar arg
citiți un dicționar pentru caracteristici suplimentare (arg fie „x:file” fie doar „fișier”)

--dictionary_path arg
căutați în acest director dicționare; implicit la directorul curent sau env{PATH}

--interacțiuni arg
Creați interacțiuni caracteristice de orice nivel între spațiile de nume.

--permutări
Utilizați permutări în loc de combinații pentru interacțiunile caracteristice ale acestora
spațiu de nume.

--leave_duplicate_interactions
Nu eliminați interacțiunile cu combinații duplicate de spații de nume. De ex. acest
este un duplicat: '-q ab -q ba' și multe altele în '-q ::'.

-q [ --quadratic ] arg
Creați și utilizați caracteristici pătratice

--q: arg
: corespunde unui wildcard pentru toate caracterele imprimabile

--cub arg
Creați și utilizați caracteristici cubice

Exemplu opţiuni:
-t [ --testonly ]
Ignorați informațiile de pe etichetă și doar testați

--holdout_off
fără date reținute în mai multe treceri

--holdout_period arg
perioadă de așteptare numai pentru test, implicit 10

--holdout_after arg
holdout după n exemple de antrenament, implicit dezactivat (dezactivează holdout_period)

--terminate_devreme arg
Specificați numărul de treceri tolerate atunci când pierderea reținută nu scade înainte
reziliere anticipată, implicit este 3

--trece arg
Numărul de permise de formare

--initial_pass_length arg
numărul inițial de exemple pe trecere

--exemple arg
numărul de exemple de analizat

--min_prediction arg
Cea mai mică predicție la ieșire

--max_prediction arg
Cea mai mare predicție la ieșire

--sort_features
activați această opțiune pentru a ignora ordinea în care au fost definite caracteristicile. Aceasta va duce
la dimensiuni mai mici ale memoriei cache

--funcție_pierdere arg (=pătrat)
Specificați funcția de pierdere care va fi utilizată, folosește pătratul în mod implicit. Disponibil acum
cele sunt pătrate, clasice, balamale, logistice și cuantile.

--quantile_tau arg (=0.5)
Parametrul \tau asociat cu pierderea cuantilă. Implicit la 0.5

--l1 arg
l_1 lambda

--l2 arg
l_2 lambda

--named_labels arg
folosiți nume pentru etichete (multiclasă, etc.) mai degrabă decât numere întregi, argument specificat
toate etichetele posibile, virgulă-sept, de exemplu „--named_labels Noun,Verb,Adj,Punc”

producție model:
-f [ --final_regressor ] arg
Regresor final

--readable_model arg
Ieșire regresor final citibil de om cu caracteristici numerice

--invert_hash arg
Ieșire regresor final citibil de om cu nume de caracteristici. Din punct de vedere computațional
scump.

--save_resume
salvați starea suplimentară, astfel încât învățarea să poată fi reluată mai târziu cu date noi

--save_per_pass
Salvați modelul după fiecare trecere peste date

--output_feature_regularizer_binary arg
Fișier de ieșire pentru regularizarea funcției

--output_feature_regularizer_text arg Fișier de ieșire de regularizare a funcției,
în text

producție opţiuni:
-p [ --predictii ] arg
Fișier pentru a scoate predicțiile către

-r [ --raw_predictions ] arg
Fișier în care să scoată predicții nenormalizate

Opțiuni de reducere, utilizați [opțiune] --Ajutor pentru mai multe informatii:

--bootstrap arg
k-way bootstrap prin reeșantionarea importanței online

--căutare arg
Utilizați învățarea căutării, argument = ID maxim de acțiune sau 0 pentru LDF

--replay_c arg
utilizați reluarea experienței la un nivel specificat [b=clasificare/regresie,
m=multiclasă, c=sensibil la costuri] cu dimensiunea tampon specificată

--cbify arg
Conversia multiclasă activată clase într-o problemă contextuală a banditului

--cb_adf
Învățați Bandit contextual cu funcții dependente de acțiune multilinie.

--cb arg
Folosiți învățarea contextuală a banditului cu cheltuieli

--csoaa_ldf arg
Folosiți învățarea multiclasă unul împotriva tuturor cu funcții dependente de etichetă. Specifica
singleline sau multiline.

--wap_ldf arg
Utilizați învățarea multiclasă ponderată cu toate perechile, cu funcții dependente de etichetă.

Specificați o singură linie sau mai multe linii.

--interacționa arg
Puneți ponderi produselor caracteristice din spațiile de nume și

--csoaa arg
Multiclasă unul împotriva tuturor cu cheltuieli

--multilabel_oaa arg
Multietichetă unul împotriva tuturor cu etichete

--log_multi arg
Utilizați arborele online pentru multiclasă

--ect arg
Eroare la corectarea turneului cu etichete

--amplificare arg
Boosting online cu elevi slabi

--oaa arg
Multiclasă unul împotriva tuturor cu etichete

--top arg
top k recomandare

--replay_m arg
utilizați reluarea experienței la un nivel specificat [b=clasificare/regresie,
m=multiclasă, c=sensibil la costuri] cu dimensiunea tampon specificată

--binar
raportați pierderea ca clasificare binară pe -1,1

--legătură arg (=identitate)
Specificați funcția de legătură: identitate, logistică sau glf1

--stage_poly
utilizați învățarea pe etape a caracteristicilor polinomiale

--lrqfa arg
utilizați caracteristici pătratice de rang scăzut cu ponderi de câmp

--lrq arg
utilizați caracteristici pătratice de rang scăzut

--autolink arg
creați funcția de legătură cu polinomul d

--new_mf arg
rang pentru factorizarea matriceală pe bază de reducere

--nn arg
Rețea feedforward sigmoidală cu unități ascunse

--încredere
Obțineți încredere pentru predicțiile binare

--active_cover
permite învățarea activă cu acoperire

--activ
permite învățarea activă

--replay_b arg
utilizați reluarea experienței la un nivel specificat [b=clasificare/regresie,
m=multiclasă, c=sensibil la costuri] cu dimensiunea tampon specificată

--bfgs utilizați optimizarea bfgs

--conjugate_gradient
utilizați optimizarea bazată pe gradient conjugat

--lda arg
Run lda with subiecte

--nup nu invata

--imprimare
exemple tipărite

--rang arg
rang pentru factorizarea matriceală.

--Trimite catre arg
trimite exemple la

--svrg Gradient redus de variație stocastică în flux

--ftrl FTRL: Urmați liderul regularizat proximal

--pistol
FTRL: Învățare stocastică fără parametri

--ksvm nucleu svm

Gradient Coborâre opţiuni:
--sgd utilizați actualizarea obișnuită a coborârii gradientului stocastic.

--adaptativ
utilizați rate de învățare adaptative, individuale.

--invariant
utilizați actualizări sigure/conștiente de importanță.

--normalizat
actualizări normalizate de utilizare pe funcție

--sparse_l2 arg (=0)
actualizări normalizate de utilizare pe funcție

Intrare opţiuni:
-d [ --date ] arg
Set de exemple

--daemon
modul demon persistent pe portul 26542

--port arg
port pentru ascultare; utilizați 0 pentru a alege portul nefolosit

--num_copii arg
numărul de copii pentru modul demon persistent

--pid_file arg
Scrieți fișierul pid în modul demon persistent

--port_file arg
Port de scriere folosit în modul demon persistent

-c [ --cache ]
Utilizați un cache. Valoarea implicită este .cache

--cache_file arg
Locația (locațiile) cache_file.

-k [ --kill_cache ]
nu reutilizați memoria cache existentă: creați întotdeauna una nouă

--comprimat
utilizați formatul gzip ori de câte ori este posibil. Dacă se creează un fișier cache, această opțiune
creează un fișier cache comprimat. Un amestec de text brut și intrări comprimate sunt
suportat cu autodetecție.

--no_stdin
nu citiți implicit din stdin

Utilizați vw online folosind serviciile onworks.net