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使用Vowpal Wabbit的一对一逻辑回归分类器
我正在尝试一对一的逻辑回归，根据使用vowpal wabbit的文本按主题类别对编辑文章进行分类 . 当我尝试使用用于训练的相同数据对新文章进行预测时，我的结果很差，但是我会期望由于过度拟合而产生不切实际的好结果 . 在这种情况下，我实际上想要过度拟合，因为我想验证我正确使用vowpal wabbit . 我的模型正在接受关于这样的示例的训练，其中每个特征是文章中的单词，并且每个标签是类别的标识符... -
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如何计算vowpal wabbit中LDA模型的对数似然
我是典型的，普通的，日常的R用户 . 在R中，在lda包中非常有用 lda.collapsed.gibbs.sampler 使用折叠的Gibbs采样器来拟合潜在的Dirichlet分配（LDA）模型，并使用Gibbs采样的最后一次迭代的状态返回潜在参数的点估计 . 此函数还有一个很好的参数 compute.log.likelihood ，当设置为 TRUE 时，将使采样器在每次扫描变量后计算单词的...