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RTFSC

两年前甚至是三年前开始,你会发现越来越多的人转行做算法,业界也很给力,源源不断地发布各种数据挖掘类型的比赛,成为很多人从入门到实践的第一课.如果说学术的作用是推动算法创新,那么此类比赛的作用便是创新落地,以及检验那些在实践中真正work的东西.然而,实际上我发现这样的比赛很少,大多数赛题其实只是官方宣传自己的一种手段,题目类型非常陈旧,以致于参赛选手只需要import xgboost as xgb就行了.从我过去一两年的参赛经验来看,import xgboost as xgb的确是很有效的,而从头改算法造轮子最终都是劳而无功或者收效甚微.如果你赞同这个观点的话,右上角star一下.

唠叨这些跟这个repo有什么关系? 关注我的人里面,有不少是因为看到我以前的一些参赛代码,可能大部分都是在校生,可能现在正在参加某个比赛.我想给一些小小的个人建议,不要日复一日地重复import xgboost as xgb或者import lightgbm as lgb,做一些门槛更高的东西,比如学术里的前沿算法,比如工程上机器学习系统的高效实现.机器学习涉及到的领域很多很多,你我还需要不断学习,就不要重复地去写import xxx了.

这个小项目最初是为了在毕业离校前做一个简单的组内分享,科普一下机器学习算法包的实现流程.现在打算开源,对很多入门的朋友或许有帮助,但因为懒没有写出完整文档,感兴趣的朋友只能将就读代码了,相信Linus,代码是最好的文档.

机器学习算法的底层实现与高层调用

以最简单的机器学习算法逻辑回归为例,介绍底层C++实现,以及高层Python调用,掌握ctypes基本用法.

源码说明

  • src/, c++实现逻辑回归,主要源码是lr.ccutils.ccpython_wrapper.cc实现了一些辅助函数,暴露C风格接口给python
  • python-package,通过ctypes实现python调用C函数,lr/model.py封装了相关函数,example.py是具体的实例

依赖

  • Eigen

使用方法

  • 编译得到动态链接库liblr.so
g++ -fPIC -shared -fopenmp -o liblr.so python_wrapper.cc lr.cc utils.cc
  • 复制到相应文件夹下,cp liblr.so python-package/lr/

  • 运行 python example.py

from lr import model
import numpy as np

# custom metric function, mean accuracy
def mean_accuracy(label,pred,size):
    num_pos,hit_pos = 0.0,0.0
    num_neg,hit_neg = 0.0,0.0
    for i in range(size):
        if label[i]==1.0:
            num_pos += 1.0
            if pred[i]>0.5:
                hit_pos += 1.0

        if label[i]==0.0:
            num_neg += 1.0
            if pred[i]<=0.5:
                hit_neg += 1.0
    print "pos-accracy:{0:.5f},neg-accuracy:{1:.5f}".format(hit_pos/num_pos,hit_neg/num_neg)
    return 0.5*hit_pos/num_pos + 0.5*hit_neg/num_neg


features = np.load('features.dat')
labels = np.load('labels.dat')
print features.shape,labels.shape

clf = model(max_iter=1000,alpha=0.01,l2_lambda=0.5,tolerance=0.01)
clf.fit(features,labels,batch_size=1024,early_stopping_round=100,metric=mean_accuracy)
print clf.predict(features[:30])

clf.save("/home/wepon/lr.model")
clf1 = model()
clf1.load("/home/wepon/lr.model")
print clf1.predict(features[:30])

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