我一直在寻找一种最大熵分类实现，能够处理500个类别和1000个特征的输出。我的训练数据大约有30,000,000行。我尝试使用了MegaM、64位R的maxent包，以及爱丁堡大学的maxent工具，但不出所料，这些工具都无法处理如此规模的数据。然而，对于这种性质的NLP任务来说，数据集的规模似乎并不算太离谱。我应该采用哪些技术？或者有什么工具包可以推荐？我正在一台配备8GB内存的64位Windows机器上运行这个任务，并在需要时使用Cygwin。
回答：
Vowpal Wabbit目前被认为是速度最快的大规模学习器。LibLinear是一个替代方案，但我不知道它是否能处理3e10个元素的矩阵。
请注意，术语“MaxEnt”几乎只被NLP领域的人使用；机器学习领域的人称之为逻辑回归或logit，所以如果你搜索这个术语，可能会找到比搜索MaxEnt时更多的工具。
