我有一个大型数据集，正在尝试为其构建一个DAgger分类器。正如你所知，在训练期间，我需要在训练实例上运行初始学习的分类器（对它们进行预测），每次处理一个实例。
即使是初始学习，Libsvm也太慢了。
我正在使用OLL，但这需要将每个实例写入文件，然后在其上运行测试代码并获取预测，这涉及到许多磁盘I/O操作。
我考虑过使用vowpal_wabbit（但我不确定它是否能帮助减少磁盘I/O），但我没有权限在工作的集群上安装它。
Liblinear也太慢了，而且我认为它也需要磁盘I/O。还有其他可用的替代方案吗？
回答：
我建议尝试使用Vowpal Wabbit (VW)。如果集群上安装了Boost（以及gcc或clang），你可以自己编译VW（参见教程）。如果没有安装Boost，你也可以自己编译它。
VW包含比OLL更现代的算法。此外，它还包含几种结构化预测算法（SEARN, DAgger）以及C++和Python接口。请参见iPython笔记本教程。
关于磁盘I/O：对于一次通过学习，你可以将输入数据直接管道到vw（cat data | vw）或运行vw --daemon。对于多次通过学习，你必须使用缓存文件（以二进制快速加载格式存储的输入数据），创建缓存文件需要一些时间（在第一次通过时，除非它已经存在），但由于二进制格式，后续的通过会快得多。
