Golang 的机器学习文库 hector

MIT
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2016-09-17
达尔文

Golang 的机器学习文库。目前,它可以用来解决二元分类问题。

运行:

hector-cv.go 通过交叉验证将帮助你在一些数据测试一个算法, 请进行如下操作:

go get github.com/xlvector/hector
go install github.com/xlvector/hector/hectorcv
hectorcv --method [Method] --train [Data Path] --cv 10

方式:

  1. lr : logistic regression with SGD and L2 regularization.

  2. ftrl : FTRL-proximal logistic regreesion with L1 regularization. Please review this paper for more details "Ad Click Prediction: a View from the Trenches".

  3. ep : bayesian logistic regression with expectation propagation. Please review this paper for more details "Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine"

  4. fm : factorization machine

  5. cart : classifiaction tree

  6. cart-regression : regression tree

  7. rf : random forest

  8. rdt : random decision trees

  9. gbdt : gradient boosting decisio tree

  10. linear-svm : linear svm with L1 regularization

  11. svm : svm optimizaed by SMO (current, its linear svm)

  12. l1vm : vector machine with L1 regularization by RBF kernel

  13. knn : k-nearest neighbor classification

hector-run.go 将帮助你测试一组算法集,并测试它的测试数据集,请进行如下操作:

cd src
go build hector-run.go
./hector-run --method [Method] --train [Data Path] --test [Data Path]

上面的方法将直接对算法集测试,然后对测试数据集进行测试 如果你想训练算法,并得到模型文件, 请进行如下操作:

./hector-run --method [Method] --action train --train [Data Path] --model [Model Path]

Then, you can use model file to test any test dataset:

./hector-run --method [Method] --action test --test [Data Path] --model [Model Path]
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