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我试图将多个样本分类为 1 或 0，但是当使用随机梯度下降作为优化算法时，所有样本都被分类为 1 或 0。

使用默认值 (L-BFGS) 时，它按预期工作并将样本分类为 1 和 0。我尝试调整动量、学习率、批量大小、衰减和误差系数，但每次的误差都是相同的。任何帮助将不胜感激！

印刷：

声明 SGD 而不是 L-BFGS 的行：

注意：我在 Scikit-learn 和 Weka 中以相同的方式使用了随机梯度下降和完全相同的训练/测试集——两者都不会产生这个错误，所以我希望这与我的配置方式有关算法，但我不知道是什么！

潜在有用的链接 -

文档： http ://www.shogun-toolbox.org/api/latest/classshogun_1_1CNeuralNetwork.html

来源： http ://www.shogun-toolbox.org/api/latest/NeuralNetwork_8h_source.html

我想解决一个小的回归问题，其中输入是来自小词汇表的可变长度字符串。我想使用带有某种字符串内核的高斯过程回归。（SVM 回归也可以。）

我从这个页面看到 shogun 支持多种字符串内核 - 有人可以提供它们如何工作的高级摘要（参考论文）吗？

我还想看一个工作示例（在 python 中），因为我以前从未使用过 shogun。我在stackoverflow上找到了这篇文章，但它是从2014年开始的，不清楚界面是否是最新的。

谢谢凯文

我正在使用 Shogun Toolbox 的 Python 版本。我想使用LinearTimeMMD，它在流接口下接受数据CStreamingFeatures。我有两个RealFeatures对象形式的数据：feat_p和feat_q. 这些与QuadraticTimeMMD.

为了将它与 LinearTimeMMD 一起使用，我需要从这些创建对象 -据我所知，StreamingFeatures在这种情况下，这些将是。StreamingRealFeatures

我的第一种方法是使用这个：

然而，这似乎不起作用：LinearTimeMMD 提供警告和不切实际的结果（随着样本数量不断增长）并调用gen_p.get_dim_feature_space()返回-1。此外，如果我尝试调用gen_p.get_streamed_features(100)它会导致内存访问错误。

我尝试了另一种方法StreamingFileFromFeatures：

但这会导致相同的情况和相同的描述问题。似乎在这两种情况下，都无法访问RealFeatures传递给对象的对象内容。StreamingRealFeatures我究竟做错了什么？

编辑：我被要求提供一个小的工作示例来显示错误：

编辑 2：工作示例的输出：

编辑 3：直接使用 RealFeatures 的带有 LinearTimeMMD 的附加代码。

编辑 4：显示日益严重的 mmd 问题的附加代码示例：

输出：

我正在尝试使用 cmake 在带有 msvc 2015 的 Windows 上构建 shogun 6.1.3。这是cmake生成的配置日志：

当我构建为 MSVC 2015 生成的解决方案时，我遇到了 eigen3 的问题。Eigen3 已自动下载，但无法构建。这里有一部分 MSVC 日志：

通过查看 CMakeError.log 错误似乎与试图包含的 Eigen 相关pthread.h

有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢

我目前正在尝试使用 Shogun 工具箱（在 Mac OS 上）。我刚刚安装了相应的 homebrew-core-Shogun 库，我没有收到任何错误，所以这里一切都应该没问题。

当我创建一个 Java 项目以使用接口时，我按照说明开始了我的 Java 类，包括 2 个 Java 包 import:import org.shogun.*;和import org.jblas.*;.

如 Shogun 说明中所述，我必须从另一个网站下载 jblas 包，但是我不知道 shogun 包在哪里。我可能错过了一些东西，但无法弄清楚我错过了哪一步。

我正在尝试在 Windows 上使用 shogun。我用 msvc 2015 64bit 构建了这个库。以下是cmake报告：

该库构建成功，但是当我尝试构建以下示例代码时：

我收到以下错误：

我不明白问题出在哪里。该库成功构建，没有任何错误。

我有一个训练有素的 ShareBoost 模型。如何获得模型的权重参数/向量？

我试图获取单个线性机器并提取单个权重向量，但与线性 svm不同，它似乎没有get_w()方法。

此外，即使 C++ ShareBoost 类是 的子类，从（请参阅文档CMachine）获得的对象似乎没有可用的参数。Parametersm_parameters

以下代码是我尝试过的。

我想通过 Google Colab 使用 shogun 机器学习库中的一些工具。但是，我无法安装该软件包。我尝试安装 Anaconda 并使用 conda 安装 shogun，但安装后，导入 shogun 不成功。我尝试按照 shogun 官方网站提供的说明进行操作，但没有帮助。

所以，我的问题是如何在 Google Colab 文档中安装 shogun？一开始有可能吗？

我将命令（来自这些说明：http ://www.shogun-toolbox.org/install#ubuntu ）复制到终端中，它们似乎有效，但是没有关于如何让 Octave 找到库的文档。我试过 modshogun 和 init_shogun 但 Octave 找不到它们。我确实在 usr/lib 中有库，并且我已将该目录放在 PATH 上。我什至在 Octave 中将 usr/lib 设置为我的工作目录，但这并没有帮助。据我所知，目前还没有 Shogun 文档说明该做什么。

我也尝试过从源代码编译 Shogun，但 configure 找不到 GCC。显然，这是较新版本的 GCC 的一个已知问题。我决定就前一种方法寻求帮助，因为至少我有图书馆。

编辑：我按照这里的说明http://www.shogun-toolbox.org/install#manual-basics

当我执行 cd build 然后“cmake -DINTERFACE_OCTAVE=ON”时，它告诉我没有 cmakelists.txt。上面的文件夹中有一个，但是当我转到该目录并再次执行“cmake -DINTERFACE_OCTAVE=ON”时，它告诉我“如果源文件位于 /home/derose/ 中，则只能使用 GPL 代码构建 Shogun shogun/src/shogun/src/gpl。请下载或禁用 LICENSE_GPL_SHOGUN=OFF。"

但是，当我添加 -LICENSE_GPL_SHOGUN=OFF 作为选项时，我收到错误“CMake 错误：源目录“/home/derose/shogun/src/shogun/-LICENSE_GPL_SHOGUN=OFF”不存在。”

我想在带有 Java 的 linux（例如 ubuntu）中使用 shogun 6.1.3（libshogun）。我找不到任何包含 shogun.jar 和相关 /cli/shogun/libshogun.so 的 linux 存储库。

获得这个的唯一方法是否有可能是从源代码安装？

（在 OX XI 中，当我使用 brew 安装 shogun 时会自动获取此信息）