#37 · 主分类： 深度学习框架
vowpal_wabbit
active-learning
c-plus-plus
contextual-bandits
cpp
learning-to-search
machine-learning
online-learning
reinforcement-learning
Vowpal Wabbit 是一个机器学习系统，通过在线学习、哈希、allreduce、归约、learning2search、主动学习和交互式学习等技术推动机器学习的前沿。
项目最后更新：08/26/26
GitHub Stars
8.7K
Forks数量
1.9K
贡献者数量
343
许可证
Other
收录理由
Vowpal Wabbit 天生为在线学习而设计，每来一条样本就立即更新模型，特别适合数据像流水一样源源不断、而不是一次性加载静态训练集的场景。借助哈希技巧，无论喂给它多少数据，内存占用都保持有界；输入格式也很灵活，支持把自由文本按命名空间拆开当作词袋特征。内置的上下文老虎机算法让它能直接用在广告排序、个性化推荐这类交互式问题上，同时分布式 allreduce 训练可以把负载分散到多台机器。对于已经在跑生产级排序管线的团队，它的归约框架还提供了一条低成本实验路径，不必推翻现有系统就能尝试学习搜索、主动学习等新思路。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。