链接：https://github.com/numenta/nupic Vowpal Wabbit ★ 2949, Y 827 Vowpal Wabbit是一个机器学习系统，旨在推动机器学习技术的发展，...Vowpal Wabbit的用途是迅速处理大规模数据库集并支持并行学习。该项目开始于雅虎，目前在微软研发。...Vowpal Wabbit利用核外 (out-of-core) 分布式学习，曾经在一个小时内用1000个计算节点处理terabyte级别的 特征的数据集。...链接：https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit Aerosolve ★2538，Y 245 专为人类设计的机器学习软件包。...GoLearn实现了ScikitLearn的许多熟悉的拟合/预测算法，可以很容易调换机器学习算法，并实现了交叉验证和训练/测试分组之类的“辅助功能”。
此外，这些训练系统并非旨在服务或部署模型，因此需要单独的推理和流媒体架构。...SynapseML 中的许多工具不需要大型标记好的训练数据集。...此版本的 SynapseML 引入了使用 Vowpal Wabbit 框架 进行个性化推荐和上下文老虎机强化学习的新算法。...这种 Vowpal Wabbit 集成可以为单个模型分配模型训练和预测，或者跨多个模型并行训练。这对于快速调整策略优化和个性化系统的超参数非常有效。...Vowpal Wabbit 项目地址： https://microsoft.github.io/SynapseML/docs/features/vw/Vowpal%20Wabbit%20-%20Overview
Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit是一种机器学习系统，它在online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, active...★ 2949，γ 827 Vowpal Wabbit的目标是对大数据快速建模，并支持并行学习。这个项目由雅虎发起，现在由微软研究院开发。...Vowpal Wabbit采用了外部存储学习算法（out-of-core），它已经实现了用1000个计算节点在一小时内训练TB级的特征数据集。...8. aerosolve 一个交互友好的机器学习工具包 ★ 2538，γ 245 aerosol与其它的函数包不同，它主要是提供交互友好的调试工具，训练模型的Scala代码，一个用于图像排序的图像内容分析引擎...GoLearn实现了Scikit-learn中常用的fit/predict接口，简化了预测器的生成方法，并实现了交叉验证、训练集/测试集切分等常用函数。 10.
【新智元导读】Vowpal Wabbit 的主要开发人员、微软研究院资深研究员John Langford今天在Quora上谈了他对机器学习未来10到30年的展望。...解决了以后，机器学习是自主性的、鲁棒性好的、可扩展的，很容易用它解决很多问题。”John Langford在他的主页上这样介绍。 ?...John曾是博客网站Hunch.net的主要作者，Vowpal Wabbit的主要开发者。...John此前的研究项目包括Isomap、Captcha、Learning Reduction、Cover Trees以及Contextual Bandit Learning。...美国已经建立的是一套很烂的系统，采用的是那些成本最高的解决方案，这也是为什么美国的医疗要比别的大多数国家贵一倍的原因。
本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。...（详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台...它使得写深度学习模型更加容易，同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。...以神经网络为核心，所有的训练方法都以神经网络为一个实例。 ...它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
我们的目标是召集来自世界各地的众多学生，共同解决开放源代码强化学习问题，并与RL社区一起推进最新的研究与开发，同时提供编写和发布的开放源代码以使受益所有。...01 关于RL Open Source Fest || Open source problems Vowpal Wabbit（VW）是由John Langford创建并在许多贡献者的帮助下由Microsoft...它是一种快速，灵活，在线和主动的学习解决方案，使人们能够解决复杂的交互式机器学习问题，并且主要关注上下文匪徒和强化学习。 它既是研究原型，又是将前沿算法推向生产的工具。...RL OS Fest与Vowpal Wabbit生态系统中的开源问题有关。...成功的面向工程的项目可能包括合并您的工作的拉取请求，设计文档，测试和常规文档 一个成功的面向数据科学的项目可能涉及拉取请求，可重复的实验，数据集，报告和可视化结果 一个成功的面向原型的项目可能包括MVP
训练通过Vowpal Wabbit来完成，这是一个听起来挺可怕，但是功能强大的机器学习包，可以在TB级别上做线性和逻辑回归模型的在线训练。...这个分类器使用了类Haar特征，这种特征可以使用积分图像进行高效的计算，同时，分类器使用AdaBoost算法进行训练。...一旦模型训练完成，它就会使用eHarmony的脸部数据集进行评估，各种特征会从图像中提取出来：像脸的宽度和高度的比率，是否展示了乳沟等。...但是使用这种策略，我们会不会浪费了太多的时间呢？ 其实这个问题是变相的经典多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。...这个问题就可以在具有上下文的匪徒问题框架下处理——经典匪徒问题+特征回归。在Yahoo!上有一篇非常不错的文章，它通过实验演示了如何使用UCB策略来生成带上下文的匪徒问题，强烈建议感兴趣的读者参阅。
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。...（ 详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit (Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台...它使得写深度学习模型更加容易，同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。...以神经网络为核心，所有的训练方法都以神经网络为一个实例。...它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
下面是我在讲课时的一张照片： 作为这门课的一部分，学生们需要向自己选择的项目提交补丁。在本文中，我将分享其中两个补丁如何进入流行的机器学习库 mlpack 和 vowpal wabbit。...在这个问题中，我们得到了一个安装在路边的摄像机的实时画面，我们的目标是计算经过的汽车和卡车的数量。...成千上万的使用 mlpack 的个人和企业都从这名朝鲜学生的出色工作中获益了。 2vowpal wabbit 补丁 我班上的许多硕士生没有选择论文题目，所以我鼓励一个学生研究推特情感分析。...现在，让我们回到学生的开源贡献。我建议该生使用 vowpal wabbit 进行分析，对于大型文本数据集分析来说，这是一个很棒的工具。该生成功下载并编译了代码，然后分析了数千条推特的情感。...https://vowpalwabbit.org/ 他从 GitHub 上找了一个打开的问题（能够在训练线性模型时修正截距项和 L2 正则化的相互影响），并提交了增加相应行为的补丁。
一位在国外任职“数据科学家”的网友提出，在真实的工业界场景中，似乎很少见到像游戏这样的可以轻松建立agent模拟环境的场景，而一个理想的模拟环境对训练RL来说是非常重要的。...在实际的工业界场景中，人们通常认为训练强化学习模型会遇到以下几个问题： 1）采样效率低：强化学习的agent与环境的交互有限，没有办法采样足够多的数据，部分场景常常只能收集一些重复无用的数据。...网站优化 比如这位网友提到强化学习中经典的MAB（multi-arm bandit）模型可以用于网站优化，并且楼中楼提供了一些现成可用工具，比如Vowpal Wabbit。 2....我们知道传统的推荐系统可以看作一个单点预测，即基于用户特征（包含上下文）从海量的候选池中检索出少量的内容，用户对推荐系统的每次请求看作一个独立的过程。...强化学习则将整个用户生命周期作为建模的对象，用户整个行为过程视为一个马尔可夫决策过程，从而在一定程度上更能考虑在上下文中的行为对用户心智的影响。
声音分类：普通神经网络 高基数分类（如文本数据）：我用线性模型、FTRL、Vowpal wabbit、LibFFM、libFM、SVD等。...图像分类：你可以进行缩放、调整大小、去除噪点（平滑）、注释等 声音：计算Furrier变换，MFCC（Mel频率倒谱系数），低通滤波器等 其他一切：单变量特征变换（如数值数据的日志+1），特征选择，处理空值...Vowpal Wabbit 神经网络 encog H2O在R为许多型号 LibFm LibFFM 使用Java的Weka 用于因式分解的Graphchi 含有大量资料的GraphLab Cxxnet：...具有高基数的大数据集可以通过线性模型得到很好的解决。 考虑稀疏模型。像vowpal wabbit这样的工具。...你应该考虑一些如vowpal wabbit和在线解决方案的工具，可以逐一解析所有内容。 你需要在编程方面投入更多资源。 33.什么是特征工程？
学生将在四个月里使用 Vowpal Wabbit （以下简称VW）来开始研究编程项目。...它提供一种快速、灵活、在线和主动的机器学习解决方案，使人们能够解决复杂的交互式机器学习问题，并且主要关注上下文强盗算法和强化学习。它既是研究原型，又是将前沿算法推向生产的工具。...4.VW服务器模式改造 VW目前有守护程序模式，允许客户发送示例、训练、建模以及接收预测。目前使用的是原始套接字和二进制协议。我们想提供一个现代版本的VW服务器模式，利用现代的RPC技术。...7.张量观察和张量板集成 张量板集成(TensorBoard)和张量观察(TensorWatch)是调试和监控训练的绝佳工具，使它们成为与VW和RLClientLib集成的绝佳选择。...11.上下文强盗算法的基准 有许多不同的上下文强盗算法。为了比较，一个标准的基准将是有用的。 12.上下文强盗算法评估库 一种常见的评估库是IPS，其他的是DR和伪逆（PseudoInverse）。
有一个Kaggle的训练比赛，你可以尝试进行文本分类，特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。...通常，评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证：如果你有足够的例子，你可以进行单一训练、验证分割；又或者如果你有几个训练点，你可以进行计算上更昂贵但却很有必要的交叉验证。...训练集是相当小的，所以另一种方式是加载整个训练文件到内存中并把它分割，然后，使用scikit-learn为此类任务提供的好工具： from sklearn.cross_validation import...，而不是单独的训练、测试文件。...正如Vowpal Wabbit可以，但我们不会在这里使用Vowpal Wabbit。 使用三元模型的AUC得分为95.9％。
通过判别四个已知属性，四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来，所以你可以拿它来学学监督式机器学习。 这里建议使用多元分类训练方法。...相关链接： GNY机器学习平台： https://www.gny.io/ MLWave回头客数据集： https://mlwave.com/predicting-repeat-buyers-vowpal-wabbit...不过首选还是Twitter的数据，Twitter平台上的数据格式一致，预处理也要容易得多。 ? 首先!...再列几个具体的方向以供参考： 分析对新发布电影的情绪，并将其与IMDB和其他评级网站上的评论进行比较。 分析围绕特定选举或任何其他政治话题的情绪。 根据推文的情绪预测前50种加密货币未来的价格。...推荐系统是机器学习技术在商业中最成功和最广泛的应用之一，几乎渗入到了日常生活的每一个角落。网易云音乐的个性推荐，神奇的抖音算法都属于这一范畴。
Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit是一个机器学习系统，该系统推动了如在线、散列、Allreduce、Learning2search、等方面机器学习前沿技术的发展。...其训练速度很快，在20亿条训练样本，每个训练样本大概100个非零特征的情况下：如果特征的总位数为一万时，训练时间为20分钟;特征总位数为1000万时，训练时间为2个小时。...Vowpal Wabbit支持分类、 回归、矩阵分解和LDA。 ...当在Hadoop上运行Vowpal Wabbit时，有以下优化机制： 懒惰初始化：在进行All Reduce之前，可将全部数据加载到内存中并进行缓存。...值得注意的是：XGBoost仅适用于数值型向量，因此在使用时需要将所有其他形式的数据转换为数值型向量;在优化模型时，这个算法还有非常多的参数需要调整。
通过判别四个已知属性，四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来，所以你可以拿它来学学监督式机器学习。 这里建议使用多元分类训练方法。...相关链接： GNY机器学习平台： https://www.gny.io/ MLWave回头客数据集： https://mlwave.com/predicting-repeat-buyers-vowpal-wabbit...不过首选还是Twitter的数据，Twitter平台上的数据格式一致，预处理也要容易得多。 首先 !...再列几个具体的方向以供参考： 分析对新发布电影的情绪，并将其与IMDB和其他评级网站上的评论进行比较。 分析围绕特定选举或任何其他政治话题的情绪。 根据推文的情绪预测前50种加密货币未来的价格。...推荐系统是机器学习技术在商业中最成功和最广泛的应用之一，几乎渗入到了日常生活的每一个角落。网易云音乐的个性推荐，神奇的抖音算法都属于这一范畴。
但是，“上两门公开课实现两个算法就能找着好工作纯属想多了”这个观点不光不正确，而且很有打击其它同学的倾向，我在下文会解释为什么。...可不要忘了，号称最牛逼的Vowpal Wabbit不也就把LR做到了极致吗？所以按照答者的理论，假设John Langford只做LR，他应该滚出ML界了？...不是吧，多少公司（至少按照github上他声称的）都在用他写的牛叉哄哄的vowpal wabbit啊 2）对于有数理思维的同学，尤其是编程特别好或者数学底子不错的同学，学起ML来更加容易。...那么，为什么我们相信每个人都应该能明白算法导论上的东西，但却怀疑，“觉得上两门公开课实现两个算法就能找着好工作纯属想多了”呢？奇怪 3）训练并不是靠时间和地点堆砌的。...这里的时间指的是匿名用户指的“每周十七八个小时”，地点则是指“顶级学校”。相反，有效的训练才是真正让人从一个境界到达另一个境界的地方。
本章从以下文件开始： $ cd /data/ch09 $ l total 4.0K -rw-r--r-- 1 dst dst 503 Mar 3 10:55 classify.cfg 获取这些文件的说明在第二章中...9.4 将 Vowpal Wabbit 用于回归 在这一部分，我将创建一个模型，根据白葡萄酒的物理化学性质来预测白葡萄酒的质量。...因为质量是一个介于 0 和 10 之间的数字，所以我们可以将此视为一个回归任务。 为此，我将使用 Vowpal Wabbit，或vw。 9.4.1 准备数据 与 CSV 不同，vw有自己的数据格式。...9.4.2 训练模型 工具vw接受许多不同的选项（将近 400 个！）.幸运的是，你不需要全部都有效。...Wabbit 进行回归 我可以想象，用于训练模型的选项可能有点多。
导读：Facebook声称fastText比其他学习方法要快得多，能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比，fastText能将训练时间由数天缩短到几秒钟...这些不同概念被用于两个不同任务： 有效文本分类 学习词向量表征 举例来说：fastText能够学会“男孩”、“女孩”、“男人”、“女人”指代的是特定的性别，并且能够将这些数值存在相关文档中。...不同的类别被整合进树形结构中（想象下二叉树而非 list）。 ? 考虑到线性以及多种类别的对数模型，这大大减少了训练复杂性和测试文本分类器的时间。...现在已经有能为一般分类问题（例如 Vowpal Wabbit 或 libSVM）设计模型的工具，但是 fastText 专注于文本分类。这使得在特别大型的数据集上，它能够被快速训练。...此外，fastText还能作为文本分类在实际应用中的专业工具，特别是对于大型数据集能实现相当快的训练速度。
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