感知器模型

调用

训练:

./perceptron.py --train training_file.txt --model model.txt

测试:

./perceptron.py --model model.txt --test test_file.txt
./perceptron.py --train training_file.txt --model model.txt --test test_file.txt #同时进行训练与测试

交叉验证:

./perceptron.py --CV 5 --train training_file.txt

预测:

./perceptron.py --model model.txt --predict predict.txt --result result.txt
./perceptron.py --model model.txt < predict.txt > result.txt

其它主要参数：

• --iteration : 迭代次数

文件格式

训练、预测文件：与LIBSVM兼容。每行一个样本，每个样本若干项信息用空格隔开，第一项为样本类别，后面为特征形如 feature:weight ，其中 feature 可以为任意合法字符串。

模型文件：使用JSON格式存储的两个对象。第一个为所有类别的表格，第二个为一个哈希表， key 为特征，形如 label~feature ， value 为权重。

结果文件：每行一个样本，仅输出分类结果即类别。