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サンプルがあります。 text1_Namespace1：テキスト text2_Namespace2：テキスト2 は、私は新しい機能を作りたいNamespace1は、nグラムを使用して、選択テキスト2 缶VWに他の相互作用を作成していないテキスト1のみから特定のNamespace1に対してngramsを生成しますか？ vw -hとして

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Vowpal Wabbitを使用した名前付きエンティティ認識はトレーニングデータを記憶しているようです

Vowpal WabbitのPython APIを使用して、人物、組織、および場所の名前を短い文から検出するためのNamed Entity Recognition私はIPython Notebookをデータの詳細、モデルの訓練方法、評価文で特定されたエンティティとともにまとめました。トレーニングデータはATISとCONLL 2003のデータセットから得られます。（this tutorialに基づ

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vowpal wabbit投げ互換性のないバージョンのエラー

私はモデルファイルを持っているmodel.vw 私は、最新のリリースがある一方で、私は互換性のないバージョンのエラーが出るデーモンモードでこれを実行しようとするたびに、私は、コマンド vw -i model.vw -t --daemon --quiet --port 26542 を実行しています8.2.0 どうすればこの問題を解決できますか？エラーは vw（vw_validate.cc:14）です

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vowpal wabbitでのNull線形回帰モデル

nullモデルを使用してvowpal wabbitに対して線形回帰を実行したいと考えています（比較の理由で - インターセプトのみ）。これにはどのオプティマイザを使用する必要がありますか？また、最高の一定の損失は、単純平均のそれを報告ですか？

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vowpal wabbitはすべてのCPUコアを使用できますか？

私は、10M +の列車データに--Ooa vowpal wabbitクラシファイアを訓練しようとしましたが、それは1つのコアのみを使用していることがわかりました。 12コアすべてを使用する方法はありますか？

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vowpal wabbitで.cacheファイルを使用中にエラーが発生しました。

vowpal-wabbit tutorialに記載されている例を試していますが、* .cacheファイルを使用してトレーニング中にエラーが発生しています。エラー：6は単純なラベルのトークンが多すぎます：8.3.0c ？ p k> > L= O ？@ second_house p Q8> ޙ > 33 > O ？ third_housepは？ V$ cat house_dataset 0 | pr

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Vowpal Wabbit Matrix Factorization 1つのラベルで

私は後に、ウェブのための推薦システム、 "関連製品"のようなものです。ユーザーが購入したアイテムに基づいて、他のユーザーが購入したアイテムに基づいて関連アイテムを探したいと思っています。私は推奨システムを作るためのMovieLensチュートリアル（https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Matrix-factorization-exam

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インストールに失敗しましたWindows

ピップを使用してvwをインストールしようとしていますが、[WinError 2]が表示されています：指定されたファイルが見つかりません。私はreposを複製し、python setup.py installを使って同じエラーを取得しようとしました。私は同じように管理者としてcmdを実行しました。誰でもこれを解決する方法を知っていますか？ありがとう！

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vowpal-wabbit：過剰適合を避けるために、複数回のパス、ホールドアウト、ホールドアウト期間の使用？

私は素晴らしいvowpal wabbit toolを使用してコマンドを次のようにカテゴリ分類のためのバイナリシグモイドフィードフォワードネットワークを訓練したいと思います： vw --binary -t -i category.model -p test.vw しかし、私は非常に悪い結果が（私に比較しました： vw --binary --nn 4 train.vw -f category.mo

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NER用のLearning2Search（vowpal-wabbit）は、奇妙な結果をもたらします。

私たちはvowpal-wabbitのLearning2SearchをNER に使用しようとしています。私たちはATISデータセットを使用しています。 ATISには、127個のエンティティ（その他のカテゴリを含む）があります。トレーニングセットは4978、テストには893文があります。テストセットでどのように実行すると、クラス1（航空会社名）またはクラス2（空港コード）のすべてがマッピングされま