本文整理汇总了Golang中github.com/huichen/mlf/data.Dataset.GetFeatureDictionary方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Golang Dataset.GetFeatureDictionary方法的具体用法?Golang Dataset.GetFeatureDictionary怎么用?Golang Dataset.GetFeatureDictionary使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类github.com/huichen/mlf/data.Dataset
的用法示例。
在下文中一共展示了Dataset.GetFeatureDictionary方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Golang代码示例。
示例1: Train
func (trainer *MaxEntClassifierTrainer) Train(set data.Dataset) Model {
// 检查训练数据是否是分类问题
if !set.GetOptions().IsSupervisedLearning {
log.Fatal("训练数据不是分类问题数据")
}
// 建立新的优化器
optimizer := optimizer.NewOptimizer(trainer.options.Optimizer)
// 建立特征权重向量
featureDimension := set.GetOptions().FeatureDimension
numLabels := set.GetOptions().NumLabels
var weights *util.Matrix
if set.GetOptions().FeatureIsSparse {
weights = util.NewSparseMatrix(numLabels)
} else {
weights = util.NewMatrix(numLabels, featureDimension)
}
// 得到优化的特征权重向量
optimizer.OptimizeWeights(weights, MaxEntComputeInstanceDerivative, set)
classifier := new(MaxEntClassifier)
classifier.Weights = weights
classifier.NumLabels = numLabels
classifier.FeatureDimension = featureDimension
classifier.FeatureDictionary = set.GetFeatureDictionary()
classifier.LabelDictionary = set.GetLabelDictionary()
return classifier
}