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    ollpublic

    node-oll

    はじめに

    oll (Online-Learning Library: http://code.google.com/p/oll/) の node.js アドオンです。 ライセンスは oll に準拠します。

    インストール

    $ npm install oll

    使い方

    アルゴリズムの選択

    var oll = require('./build/Release/oll');
    var Perceptron  = new oll.P();
    // var ConfidenceWeighted = new oll.CW(); 

    といった具合にアルゴリズムを選択することが出来ます。使用できるアルゴリズムは下記になります。

    P   : Perceptron
    AP  : Averaged Perceptron
    PA  : Passive Agressive
    PA1 : Passive Agressive I
    PA2 : Passive Agressive II
    PAK : Kernelized Passive Agressive
    CW  : Confidence Weighted

    パラメータの指定

    コンストラクタに引数を渡すことで初期値を指定することが出来ます。

    var Perceptron  = new oll.P({C: 2.0, bias: 1.0});

    C は oll_train の -C パラメータに相当し、デフォルトで 1.0、bias は -b パラメータに相当し、デフォルトは 0.0 です。

    学習とテスト、保存と読み込み

    次のように学習とテスト、及び学習結果の保存と読み込みをすることができます。

    var oll = require('oll');
    var PA1  = new oll.PA1();
     
    // 学習とテスト 
    PA1.add(true,  '0:1.0  1:2.0 2:-1.0');
    PA1.add(false, '0:-0.5 1:1.0 2:-0.5');
    console.log(PA1.test('0:1.0 1:1.0')); // 0.1714285910129547 
     
    // 学習結果をファイルへ保存 
    PA1.save('test.dat');
     
    var PA1_2 = new oll.PA1();
    PA1_2.load('test.dat');
    console.log(PA1_2.test('0:1.0 1:1.0')); // 0.1714285910129547 

    また、学習のさせかたは以下の形式でも可能です。

    PA1.add('+1 0:1.0  1:2.0 2:-1.0');
    PA1.add('-1 0:-0.5 1:1.0 2:-0.5');

    詳細

    その他詳細は http://d.hatena.ne.jp/hecomi/ をご参照下さい。

    Keywords

    none

    install

    npm i oll

    Downloadsweekly downloads

    3

    version

    0.0.1

    license

    none

    repository

    github.com

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