summaryrefslogtreecommitdiff
path: root/data
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'data')
-rwxr-xr-xdata/iris/svm_light/run.sh7
-rw-r--r--data/iris/svm_light/setosa.learnout18
-rw-r--r--data/iris/svm_light/setosa.model47
-rw-r--r--data/iris/svm_light/svm_predictions150
-rw-r--r--data/iris/svm_light/versicolor-v-rest.model112
-rw-r--r--data/iris/svm_light/versicolor.learnout18
-rw-r--r--data/iris/svm_light/versicolor.model112
-rw-r--r--data/iris/svm_light/virginica-v-rest.shuf.data.model94
-rw-r--r--data/iris/svm_light/virginica.learnout18
-rw-r--r--data/iris/svm_light/virginica.model94
-rwxr-xr-xdata/iris/svm_light_format.rb (renamed from data/iris/2svmlight.rb)0
-rwxr-xr-xdata/iris/svm_light_run.sh9
-rw-r--r--data/mushroom/SOURCE2
-rw-r--r--data/mushroom/svm_light/model350
-rw-r--r--data/mushroom/svm_light/svm_predictions1124
-rw-r--r--data/mushroom/svm_light/test5
-rwxr-xr-xdata/mushroom/svm_light_format.rb (renamed from data/mushroom/2svmlight.rb)0
-rw-r--r--data/spambase/SOURCE2
-rwxr-xr-xdata/spambase/split.sh (renamed from data/spambase/generate_data.sh)0
-rw-r--r--data/spambase/svm_light/model2498
-rw-r--r--data/spambase/svm_light/svm_predictions600
-rwxr-xr-xdata/spambase/svm_light_format.rb (renamed from data/spambase/2svmlight.rb)0
22 files changed, 13 insertions, 5247 deletions
diff --git a/data/iris/svm_light/run.sh b/data/iris/svm_light/run.sh
deleted file mode 100755
index 9040912..0000000
--- a/data/iris/svm_light/run.sh
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-
-
-for i in setosa virginica versicolor; do
- ../../svm_light/svm_learn ../bezdekIris.$i-v-rest.shuf.data $i.model &>$i.learnout
-done
-
diff --git a/data/iris/svm_light/setosa.learnout b/data/iris/svm_light/setosa.learnout
deleted file mode 100644
index b5ff56e..0000000
--- a/data/iris/svm_light/setosa.learnout
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-Scanning examples...done
-Reading examples into memory...100..OK. (150 examples read)
-Setting default regularization parameter C=0.0162
-Optimizing...............done. (16 iterations)
-Optimization finished (0 misclassified, maxdiff=0.00000).
-Runtime in cpu-seconds: 0.00
-Number of SV: 36 (including 34 at upper bound)
-L1 loss: loss=5.54515
-Norm of weight vector: |w|=0.68130
-Norm of longest example vector: |x|=11.11126
-Estimated VCdim of classifier: VCdim<=30.12233
-Computing XiAlpha-estimates...done
-Runtime for XiAlpha-estimates in cpu-seconds: 0.00
-XiAlpha-estimate of the error: error<=22.67% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the recall: recall=>66.00% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the precision: precision=>66.00% (rho=1.00,depth=0)
-Number of kernel evaluations: 1803
-Writing model file...done
diff --git a/data/iris/svm_light/setosa.model b/data/iris/svm_light/setosa.model
deleted file mode 100644
index 139fa72..0000000
--- a/data/iris/svm_light/setosa.model
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-4 # highest feature index
-150 # number of training documents
-37 # number of support vectors plus 1
--1.941408 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.5 2:2.5 3:4 4:1.3 #
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--0.016249222750612444393647493257049 1:5.0999999 2:2.5 3:3 4:1.1 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:4.9000001 2:2.4000001 3:3.3 4:1 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:5.6999998 2:3.8 3:1.7 4:0.30000001 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:4.8000002 2:3.4000001 3:1.6 4:0.2 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5 2:2.3 3:3.3 4:1 #
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-0.016249222750612444393647493257049 1:5.0999999 2:3.8 3:1.9 4:0.40000001 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:5 2:3 3:1.6 4:0.2 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.5 2:2.4000001 3:3.7 4:1 #
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--0.016249222750612444393647493257049 1:5.5 2:2.4000001 3:3.8 4:1.1 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.1999998 2:2.7 3:3.9000001 4:1.4 #
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-0.016249222750612444393647493257049 1:5 2:3.5 3:1.6 4:0.60000002 #
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-0.016249222750612444393647493257049 1:4.8000002 2:3.0999999 3:1.6 4:0.2 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.5999999 2:2.5 3:3.9000001 4:1.1 #
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--0.016249222750612444393647493257049 1:5.8000002 2:2.7 3:4.0999999 4:1 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:5.4000001 2:3.9000001 3:1.7 4:0.40000001 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:5.4000001 2:3.4000001 3:1.5 4:0.40000001 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.8000002 2:2.5999999 3:4 4:1.2 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:4.6999998 2:3.2 3:1.6 4:0.2 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:6.0999999 2:2.8 3:4 4:1.3 #
--0.016249222750612444393647493257049 1:5.6999998 2:3 3:4.1999998 4:1.2 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:4.9000001 2:3.0999999 3:1.5 4:0.2 #
-0.016249222750612444393647493257049 1:4.8000002 2:3 3:1.4 4:0.30000001 #
--0.00090280526935266995625095631794466 1:5.6999998 2:2.8 3:4.0999999 4:1.3 #
-0.00090280526935266518576139738172515 1:5.0999999 2:3.4000001 3:1.5 4:0.2 #
diff --git a/data/iris/svm_light/svm_predictions b/data/iris/svm_light/svm_predictions
deleted file mode 100644
index e104970..0000000
--- a/data/iris/svm_light/svm_predictions
+++ /dev/null
@@ -1,150 +0,0 @@
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--1.7677399
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--2.510131
diff --git a/data/iris/svm_light/versicolor-v-rest.model b/data/iris/svm_light/versicolor-v-rest.model
deleted file mode 100644
index e2f8f03..0000000
--- a/data/iris/svm_light/versicolor-v-rest.model
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-4 # highest feature index
-150 # number of training documents
-102 # number of support vectors plus 1
-0.72531938 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.5 2:2.3 3:1.3 4:0.30000001 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:4.9000001 2:2.4000001 3:3.3 4:1 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:2.7 3:5.0999999 4:1.6 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:5.6999998 2:2.9000001 3:4.1999998 4:1.3 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:6.0999999 2:2.9000001 3:4.6999998 4:1.4 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:2.9000001 3:4.5 4:1.5 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:5.8000002 2:2.5999999 3:4 4:1.2 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:5.8000002 2:2.7 3:5.0999999 4:1.9 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.1999998 2:2.9000001 3:4.3000002 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:5.5999999 2:2.8 3:4.9000001 4:2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.4000001 2:3 3:4.5 4:1.5 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:6.0999999 2:2.8 3:4.6999998 4:1.2 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.4000001 2:2.8 3:5.5999999 4:2.0999999 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.5999999 2:2.7 3:4.1999998 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.4000001 2:2.7 3:5.3000002 4:1.9 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.6999998 2:2.8 3:4.5 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:2.8 3:5.0999999 4:1.5 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:2.9000001 3:5.5999999 4:1.8 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:2.5 3:4.9000001 4:1.5 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.5 2:2.5 3:4 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.6999998 2:3.2 3:1.3 4:0.2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:2.3 3:4.4000001 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:2.7 3:4.9000001 4:1.8 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.5 2:2.5999999 3:4.4000001 4:1.2 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.1999998 2:2.8 3:4.8000002 4:1.8 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:5.9000001 2:3 3:5.0999999 4:1.8 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.1999998 2:2.2 3:4.5 4:1.5 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.9000001 2:3.0999999 3:1.5 4:0.2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:2.2 3:4 4:1 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.5 2:3 3:5.1999998 4:2 #
diff --git a/data/iris/svm_light/versicolor.learnout b/data/iris/svm_light/versicolor.learnout
deleted file mode 100644
index f2130b5..0000000
--- a/data/iris/svm_light/versicolor.learnout
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-Scanning examples...done
-Reading examples into memory...100..OK. (150 examples read)
-Setting default regularization parameter C=0.0162
-Optimizing.........................................................................done. (74 iterations)
-Optimization finished (50 misclassified, maxdiff=0.00038).
-Runtime in cpu-seconds: 0.00
-Number of SV: 101 (including 99 at upper bound)
-L1 loss: loss=99.35495
-Norm of weight vector: |w|=0.10241
-Norm of longest example vector: |x|=11.11126
-Estimated VCdim of classifier: VCdim<=2.24751
-Computing XiAlpha-estimates...done
-Runtime for XiAlpha-estimates in cpu-seconds: 0.00
-XiAlpha-estimate of the error: error<=66.67% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the recall: recall=>0.00% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the precision: precision=>0.00% (rho=1.00,depth=0)
-Number of kernel evaluations: 2578
-Writing model file...done
diff --git a/data/iris/svm_light/versicolor.model b/data/iris/svm_light/versicolor.model
deleted file mode 100644
index e2f8f03..0000000
--- a/data/iris/svm_light/versicolor.model
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-4 # highest feature index
-150 # number of training documents
-102 # number of support vectors plus 1
-0.72531938 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
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-0.016249222750612423576965781535364 1:5.5999999 2:2.9000001 3:3.5999999 4:1.3 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.5 2:3 3:5.5 4:1.8 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:7.6999998 2:2.5999999 3:6.9000001 4:2.3 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.0999999 2:2.5 3:3 4:1.1 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:4.9000001 2:2.4000001 3:3.3 4:1 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.3000002 2:3 3:1.1 4:0.1 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.9000001 2:3.0999999 3:4.9000001 4:1.5 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.4000001 2:3 3:1.3 4:0.2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:7 2:3.2 3:4.6999998 4:1.4 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:7.6999998 2:2.8 3:6.6999998 4:2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5 2:2.3 3:3.3 4:1 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.4000001 2:2.9000001 3:1.4 4:0.2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.6999998 2:3 3:5 4:1.7 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:7.5999999 2:3 3:6.5999999 4:2.0999999 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:7.6999998 2:3 3:6.0999999 4:2.3 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5.6999998 2:2.5999999 3:3.5 4:1 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:5 2:2 3:3.5 4:1 #
--0.0062366315768189184431946614495246 1:4.4000001 2:3.2 3:1.3 4:0.2 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.6999998 4:1.5 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.9000001 2:2.5 3:4.5 4:1.7 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.4000001 4:1.4 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:2.2 3:5 4:1.5 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:3.4000001 3:4.5 4:1.6 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:4.8000002 2:3 3:1.4 4:0.30000001 #
-0.016249222750612423576965781535364 1:6.3000002 2:3.3 3:4.6999998 4:1.6 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:3 3:4.8000002 4:1.8 #
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-0.016249222750612423576965781535364 1:6 2:2.2 3:4 4:1 #
--0.016249222750612423576965781535364 1:6.5 2:3 3:5.1999998 4:2 #
diff --git a/data/iris/svm_light/virginica-v-rest.shuf.data.model b/data/iris/svm_light/virginica-v-rest.shuf.data.model
deleted file mode 100644
index ce63e74..0000000
--- a/data/iris/svm_light/virginica-v-rest.shuf.data.model
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
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-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-4 # highest feature index
-150 # number of training documents
-84 # number of support vectors plus 1
-5.1687631 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
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--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.5 3:4.9000001 4:1.5 #
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-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.8 3:5.0999999 4:1.5 #
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--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:3.3 3:4.6999998 4:1.6 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.2 3:5 4:1.5 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.9000001 3:4.6999998 4:1.4 #
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-0.016249222750612440924200541303435 1:5.9000001 2:3 3:5.0999999 4:1.8 #
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--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:3 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.1999998 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.6999998 4:1.5 #
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-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.0999999 3:5.0999999 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:3 3:4.5999999 4:1.4 #
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-0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.5999999 3:5.5999999 4:1.4 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:3.4000001 3:4.5 4:1.6 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.5 3:5 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.3 3:4.4000001 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.0999999 3:5.5 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:7 2:3.2 3:4.6999998 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.7 3:5.3000002 4:1.9 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.8 3:4.5 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.5 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.5999999 2:2.9000001 3:4.5999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3 3:5.1999998 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.2 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.1999998 2:3 3:5.8000002 4:1.6 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.5999999 2:3 3:4.4000001 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.8 3:5.0999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.5999999 3:4.4000001 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.0999999 3:5.4000001 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.4000001 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.9000001 3:5.5999999 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.9000001 2:3 3:4.1999998 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.2 3:5.3000002 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.9000001 3:4.3000002 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:3.4000001 3:5.4000001 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:2.9000001 3:4.3000002 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.8000002 2:3 3:5.5 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:2.7 3:4.1999998 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.8 3:5.5999999 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:3 3:4.1999998 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:2.5 3:5.8000002 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.8 3:4.0999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.8 3:5.5999999 4:2.2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:3 3:4.0999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.3 3:5.6999998 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.8 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:3.4000001 3:5.5999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:5.5999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.5 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.8000002 4:2.2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.5999999 3:4 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.2 3:5.6999998 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:4.0999999 4:1 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.1999998 2:3.2 3:6 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:3.9000001 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.0999999 2:3 3:5.9000001 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.2 3:4 4:1 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.8000002 2:3.2 3:5.9000001 4:2.3 #
--0.013385392103451521084167552544386 1:5.1999998 2:2.7 3:3.9000001 4:1.4 #
-7.3506179476545696616085479035974e-08 1:7.4000001 2:2.8 3:6.0999999 4:1.9 #
-0.013385318597272516383256402150437 1:6.3000002 2:3.3 3:6 4:2.5 #
diff --git a/data/iris/svm_light/virginica.learnout b/data/iris/svm_light/virginica.learnout
deleted file mode 100644
index 2dee3bc..0000000
--- a/data/iris/svm_light/virginica.learnout
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-Scanning examples...done
-Reading examples into memory...100..OK. (150 examples read)
-Setting default regularization parameter C=0.0162
-Optimizing..............................................done. (47 iterations)
-Optimization finished (9 misclassified, maxdiff=0.00047).
-Runtime in cpu-seconds: 0.00
-Number of SV: 83 (including 80 at upper bound)
-L1 loss: loss=45.24874
-Norm of weight vector: |w|=0.76906
-Norm of longest example vector: |x|=11.11126
-Estimated VCdim of classifier: VCdim<=62.16794
-Computing XiAlpha-estimates...done
-Runtime for XiAlpha-estimates in cpu-seconds: 0.00
-XiAlpha-estimate of the error: error<=54.67% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the recall: recall=>18.00% (rho=1.00,depth=0)
-XiAlpha-estimate of the precision: precision=>18.00% (rho=1.00,depth=0)
-Number of kernel evaluations: 1939
-Writing model file...done
diff --git a/data/iris/svm_light/virginica.model b/data/iris/svm_light/virginica.model
deleted file mode 100644
index ce63e74..0000000
--- a/data/iris/svm_light/virginica.model
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-4 # highest feature index
-150 # number of training documents
-84 # number of support vectors plus 1
-5.1687631 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.9000001 3:4.1999998 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.3 3:5.6999998 4:2.5 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3 3:5 4:1.7 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:4.9000001 2:2.5 3:4.5 4:1.7 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.7 3:5.0999999 4:1.6 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:3 3:4.8000002 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.5 3:4.9000001 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:2.8 3:4.8000002 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.9000001 2:3.2 3:4.8000002 4:1.8 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.8 3:5.0999999 4:1.5 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.0999999 3:4.9000001 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:3 3:4.9000001 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:2.2 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.7 3:4.9000001 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:3.3 3:4.6999998 4:1.6 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.2 3:5 4:1.5 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.9000001 3:4.6999998 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3.2 3:5.0999999 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.8000002 2:2.8 3:4.8000002 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.9000001 2:3 3:5.0999999 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.4000001 2:3 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.5 3:5 4:1.9 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:2.8 3:4.5999999 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:2.8 3:4.9000001 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:3 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.1999998 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.6999998 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:5.0999999 4:1.9 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.9000001 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.0999999 3:5.0999999 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:3 3:4.5999999 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:5.0999999 4:1.9 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.8 3:4.6999998 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.5999999 3:5.5999999 4:1.4 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:3.4000001 3:4.5 4:1.6 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.5 3:5 4:2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.3 3:4.4000001 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.0999999 3:5.5 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:7 2:3.2 3:4.6999998 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.7 3:5.3000002 4:1.9 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.8 3:4.5 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.5 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.5999999 2:2.9000001 3:4.5999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3 3:5.1999998 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.2 3:4.5 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.1999998 2:3 3:5.8000002 4:1.6 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.5999999 2:3 3:4.4000001 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.8 3:5.0999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.5999999 3:4.4000001 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.0999999 3:5.4000001 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:4.4000001 4:1.4 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:2.9000001 3:5.5999999 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.9000001 2:3 3:4.1999998 4:1.5 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:3.2 3:5.3000002 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.9000001 3:4.3000002 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:3.4000001 3:5.4000001 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.1999998 2:2.9000001 3:4.3000002 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.8000002 2:3 3:5.5 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:2.7 3:4.1999998 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.8 3:5.5999999 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:3 3:4.1999998 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:2.5 3:5.8000002 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.6999998 2:2.8 3:4.0999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.4000001 2:2.8 3:5.5999999 4:2.2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5999999 2:3 3:4.0999999 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.3 3:5.6999998 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6.0999999 2:2.8 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.3000002 2:3.4000001 3:5.5999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.6999998 2:3.0999999 3:5.5999999 4:2.4000001 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.5 2:2.5 3:4 4:1.3 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.5 2:3 3:5.8000002 4:2.2 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.5999999 3:4 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.9000001 2:3.2 3:5.6999998 4:2.3 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:4.0999999 4:1 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.1999998 2:3.2 3:6 4:1.8 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:5.8000002 2:2.7 3:3.9000001 4:1.2 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:7.0999999 2:3 3:5.9000001 4:2.0999999 #
--0.016249222750612440924200541303435 1:6 2:2.2 3:4 4:1 #
-0.016249222750612440924200541303435 1:6.8000002 2:3.2 3:5.9000001 4:2.3 #
--0.013385392103451521084167552544386 1:5.1999998 2:2.7 3:3.9000001 4:1.4 #
-7.3506179476545696616085479035974e-08 1:7.4000001 2:2.8 3:6.0999999 4:1.9 #
-0.013385318597272516383256402150437 1:6.3000002 2:3.3 3:6 4:2.5 #
diff --git a/data/iris/2svmlight.rb b/data/iris/svm_light_format.rb
index 7307262..7307262 100755
--- a/data/iris/2svmlight.rb
+++ b/data/iris/svm_light_format.rb
diff --git a/data/iris/svm_light_run.sh b/data/iris/svm_light_run.sh
new file mode 100755
index 0000000..4c02600
--- /dev/null
+++ b/data/iris/svm_light_run.sh
@@ -0,0 +1,9 @@
+#!/bin/bash
+
+
+SVM_LIGHT=
+
+for i in setosa virginica versicolor; do
+ $SVM_LIGHT/svm_learn bezdekIris.$i-v-rest.shuf.data $i.model &>$i.train.out
+done
+
diff --git a/data/mushroom/SOURCE b/data/mushroom/SOURCE
new file mode 100644
index 0000000..8b5679e
--- /dev/null
+++ b/data/mushroom/SOURCE
@@ -0,0 +1,2 @@
+https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Mushroom
+
diff --git a/data/mushroom/svm_light/model b/data/mushroom/svm_light/model
deleted file mode 100644
index b44ec44..0000000
--- a/data/mushroom/svm_light/model
+++ /dev/null
@@ -1,350 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-117 # highest feature index
-8124 # number of training documents
-340 # number of support vectors plus 1
-0.38892803 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
--0.045454545454550500382939759447254 1:1 7:1 14:1 22:1 28:1 32:1 35:1 36:1 41:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 97:1 108:1 114:1 #
-0.045454545454550500382939759447254 4:1 8:1 13:1 22:1 26:1 32:1 34:1 36:1 44:1 50:1 56:1 57:1 62:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 94:1 99:1 108:1 114:1 #
--0.015001088693498254578173600748414 1:1 7:1 14:1 21:1 27:1 32:1 34:1 37:1 43:1 51:1 54:1 57:1 62:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 99:1 108:1 111:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 4:1 7:1 14:1 21:1 27:1 32:1 34:1 37:1 42:1 51:1 54:1 57:1 62:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 99:1 108:1 111:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 2:1 8:1 13:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 101:1 108:1 112:1 #
-0.045454545454550500382939759447254 1:1 7:1 12:1 21:1 25:1 32:1 35:1 36:1 42:1 51:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 97:1 108:1 114:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 1:1 7:1 11:1 22:1 30:1 32:1 34:1 36:1 46:1 51:1 56:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 92:1 100:1 108:1 115:1 #
-0.015545371446374207230478603491974 2:1 7:1 13:1 22:1 26:1 32:1 35:1 37:1 40:1 50:1 56:1 59:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 100:1 105:1 112:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 4:1 7:1 16:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 101:1 108:1 113:1 #
-0.0095671095767246860930299590108916 2:1 7:1 13:1 21:1 25:1 32:1 34:1 37:1 40:1 50:1 53:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 97:1 105:1 113:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 2:1 7:1 13:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 101:1 108:1 112:1 #
--0.028507329725593881508682869707627 4:1 8:1 11:1 22:1 29:1 32:1 34:1 36:1 46:1 51:1 56:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 92:1 100:1 108:1 115:1 #
-0.0024465850653314765925094853571409 2:1 7:1 13:1 22:1 26:1 32:1 35:1 37:1 40:1 50:1 56:1 59:1 64:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 100:1 106:1 112:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 4:1 7:1 13:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 101:1 108:1 112:1 #
--0.0101135017740290687054960372393 1:1 9:1 14:1 22:1 27:1 32:1 34:1 37:1 43:1 50:1 54:1 59:1 64:1 68:1 78:1 83:1 84:1 88:1 93:1 99:1 109:1 115:1 #
--4.0678264423554821860307129099965e-08 4:1 7:1 14:1 21:1 27:1 32:1 34:1 37:1 43:1 51:1 54:1 57:1 62:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 99:1 108:1 111:1 #
-0.013314990259733469613045997448353 4:1 8:1 20:1 22:1 26:1 32:1 34:1 36:1 44:1 50:1 56:1 57:1 62:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 94:1 99:1 108:1 114:1 #
--0.0020880778760386797809900372158154 1:1 9:1 14:1 22:1 28:1 32:1 35:1 36:1 40:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 96:1 105:1 114:1 #
--0.045454545454550500382939759447254 5:1 8:1 12:1 22:1 26:1 32:1 35:1 36:1 48:1 50:1 53:1 60:1 63:1 73:1 80:1 83:1 87:1 88:1 92:1 100:1 110:1 117:1 #
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--0.045454545454550500382939759447254 5:1 8:1 12:1 22:1 26:1 32:1 35:1 36:1 42:1 50:1 53:1 60:1 63:1 73:1 80:1 83:1 87:1 88:1 92:1 100:1 110:1 117:1 #
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-0.045454545454550500382939759447254 4:1 7:1 16:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 100:1 108:1 115:1 #
-0.045454545454550500382939759447254 4:1 7:1 14:1 21:1 26:1 32:1 34:1 37:1 42:1 50:1 54:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 89:1 91:1 100:1 108:1 115:1 #
-0.028258068115002255016321441871696 2:1 7:1 13:1 21:1 24:1 32:1 34:1 37:1 40:1 50:1 53:1 57:1 61:1 65:1 74:1 83:1 84:1 88:1 91:1 96:1 105:1 113:1 #
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-0.045454545454550500382939759447254 5:1 8:1 11:1 22:1 26:1 32:1 35:1 36:1 42:1 50:1 54:1 58:1 61:1 65:1 78:1 83:1 84:1 88:1 92:1 100:1 108:1 117:1 #
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--1.0012294
--1.0023516
-1.3263882
-2.2850961
-1.3320052
-1.0375331
-2.243255
--1.0044872
--2.0332911
--1.0019797
-1.1055399
--1.0372088
-2.2454877
--1.1539361
-1.0989787
-0.99942581
-1.0445425
--1.7997177
-2.2452343
-2.2864626
-1.1084979
--1.567844
--1.9365004
-1.3301487
--1.0011359
-1.0995398
-0.99946641
-1.3316913
--1.5440249
-1.3244732
-1.1011455
--1.2893483
--1.0366934
-1.3315722
-2.2852126
--2.0186469
--1.0417555
-1.0444705
-1.1062424
--1.0041501
--1.3295902
--1.5442082
-1.3253142
--1.2870164
-1.3241826
-1.0966203
-1.2241059
-1.9719326
-1.0729511
-1.3280574
-1.0742471
-1.1103649
-1.0990035
--1.2862002
--1.1021951
--1.0005137
-1.5442449
--1.6860669
-1.5443535
-1.3233005
--1.646088
-1.0373613
--1.7945761
-0.95838616
--2.0256573
-2.2441258
--1.0013893
--1.2285821
-1.0997559
-1.3242315
--1.5835225
-1.0005153
--2.2185774
--1.0015076
--1.9363672
-1.3328873
-1
-1.2269562
-2.2849842
-1.0396017
-2.2454245
-1.3240207
-1.9714741
-1.3343213
--1.0000771
--0.96368151
--1.0041266
--2.0332911
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--1.0037369
-1.075242
--2.2212517
--1.6995749
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--1.9355745
--1.573851
-2.243708
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-1.0375832
-1.0821067
--1.0042598
-1.0992981
--1.000609
-1.1481306
--1.0006269
--1.5539695
--1.1046119
-2.2425463
--1.7728555
-1.0387515
--1.8014986
-1.0006309
--1.0015493
-1.0993652
--1.8092079
--1.0033339
-1.3342711
--1.287691
-1.0812432
-2.2439356
-2.2848497
-1.3214335
-1.1031257
--1.4766926
-1.0386677
-1.3231383
--1.9330333
--2.3214436
-1.3278058
-2.2457163
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-1.0019743
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-1.0003848
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-1.0997475
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-2.2443313
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--1.5766954
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--2.3186561
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--2.0373988
--1.2883705
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-1.0996227
-1.3266507
--1.0005464
--1.5690325
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-1.0063362
-1.0378175
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-1.321047
--1.2251361
--1.8021975
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-1.1062424
--1.4735474
--1.575903
-2.2448988
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-1.3229936
--2.036625
--1.2868832
--1.1014213
--1.9366371
-1.0376778
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-1.1015121
--1.9359351
--1.2270049
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-1.0013526
--1.2884648
--1.0012543
-1.3250609
--1.6469266
-1.0007247
-1.3818929
-2.2432311
--2.0365826
-1.3314379
--0.9999714
-1.9706831
--1.3887899
--0.99906843
--1.0012543
--1.0375647
-1.2725546
--1.2497773
-1.2254262
--1.5529939
--1.1028582
-2.2864152
--1.5765122
-1.1056274
-0.9994606
--1.7062845
--1.0029631
-1.0738219
-1.038921
--1.7004848
--0.99999272
--1.5529939
--2.3222174
-1.0396017
--2.0340649
--1.5474709
-1.3245723
-2.285824
-1.0015712
-1.0006682
--1.9372742
--1.7002794
-1.3307404
--1.0426193
--1.9337164
-1.1018283
-1.0998818
-1.3258056
--1.4744108
-2.2429395
--1.4819052
--1.8093911
-1.0436967
-1.3234675
--1.0803078
-1.3267839
-1.3321243
-2.2859787
--2.033158
--1.4530789
--1.2890112
-1.3330694
-1.3294914
-2.2438982
-1.0003844
-0.99989246
--1.3281963
-1.5445695
-2.2454156
--1.0361436
--1.0004821
--2.3223506
-1.0005596
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-1.098617
--1.3207388
-1.1026309
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-1.1100743
-2.2426164
-2.2439117
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-1.001816
--1.248772
-1.3248851
--1.5483587
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-1.3259388
-2.2436395
-1.1070823
-0.99975047
--1.9364814
-2.2865591
--1.4537835
--1.7934829
--1.5750376
-1.1083893
-2.2436857
--1.0368525
-1.3272235
--1.5777007
-1.0998806
-2.2862571
-2.2454156
--0.99914282
-1.3240452
--1.3261443
--0.96271328
-1.2261137
--1.1037957
--2.0336619
-1.0356403
--2.0191682
-1.0004755
--1.5813827
--1.1045176
-1.0991832
--1.0803407
--1.93575
-1.0739937
-1.9353157
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-1.0007247
--1.6456514
--0.99963335
--1.3302948
--1.7073777
-2.286006
-2.2854659
-1.0982049
--1.5840065
-1.3235504
--1.9342627
-1.3443287
--1.5445089
--1.2897615
-0.99931747
-1.0014252
--1.001199
-1.0021279
--1.0006644
--2.0373564
--1.9364096
--1.7717623
--1.6492915
-1.0996742
-1.0011122
diff --git a/data/mushroom/svm_light/test b/data/mushroom/svm_light/test
deleted file mode 100644
index fe6fb98..0000000
--- a/data/mushroom/svm_light/test
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-Reading model...OK. (339 support vectors read)
-Classifying test examples..100..200..300..400..500..600..700..800..900..1000..1100..done
-Runtime (without IO) in cpu-seconds: 0.00
-Accuracy on test set: 100.00% (1124 correct, 0 incorrect, 1124 total)
-Precision/recall on test set: 100.00%/100.00%
diff --git a/data/mushroom/2svmlight.rb b/data/mushroom/svm_light_format.rb
index e915f3b..e915f3b 100755
--- a/data/mushroom/2svmlight.rb
+++ b/data/mushroom/svm_light_format.rb
diff --git a/data/spambase/SOURCE b/data/spambase/SOURCE
new file mode 100644
index 0000000..d20196e
--- /dev/null
+++ b/data/spambase/SOURCE
@@ -0,0 +1,2 @@
+https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase
+
diff --git a/data/spambase/generate_data.sh b/data/spambase/split.sh
index e973faf..e973faf 100755
--- a/data/spambase/generate_data.sh
+++ b/data/spambase/split.sh
diff --git a/data/spambase/svm_light/model b/data/spambase/svm_light/model
deleted file mode 100644
index c64ac12..0000000
--- a/data/spambase/svm_light/model
+++ /dev/null
@@ -1,2498 +0,0 @@
-SVM-light Version V6.02
-0 # kernel type
-3 # kernel parameter -d
-1 # kernel parameter -g
-1 # kernel parameter -s
-1 # kernel parameter -r
-empty# kernel parameter -u
-57 # highest feature index
-4001 # number of training documents
-2488 # number of support vectors plus 1
-1.200363 # threshold b, each following line is a SV (starting with alpha*y)
--1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 14:0 15:0 16:0 17:0 18:0 19:1.2 20:0 21:0 22:0 23:0 24:0 25:2.4000001 26:1.2 27:1.2 28:1.2 29:1.2 30:1.2 31:1.2 32:1.2 33:0 34:1.2 35:1.2 36:1.2 37:0 38:0 39:0 40:1.2 41:0 42:0 43:0 44:0 45:1.2 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0.56999999 51:0 52:0 53:0 54:0 55:2.312 56:11 57:37 #
-1.19854223358847698240698884109e-05 1:0.31 2:0 3:0 4:0 5:0.94 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0.31 12:0 13:0 14:0 15:0 16:0.31 17:0 18:0.31 19:3.76 20:0.31 21:0.62 22:0 23:0 24:0.62 25:0 26:0 27:0 28:0 29:0 30:0 31:0 32:0 33:0 34:0 35:0.31 36:0 37:0 38:0 39:0 40:0 41:0 42:0 43:0 44:0 45:1.25 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0.055 51:0 52:0.055 53:0.111 54:0 55:2.358 56:32 57:125 #
-1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0.44 4:0 5:0.22 6:0.22 7:0 8:0 9:0.66000003 10:0.44 11:0.22 12:0.88 13:0 14:0 15:0 16:0.22 17:0 18:0 19:1.3200001 20:0 21:1.1 22:0.22 23:0.22 24:0.22 25:0 26:0 27:0 28:0 29:0 30:0 31:0 32:0 33:0 34:0 35:0 36:0.44 37:0 38:0 39:0 40:0 41:0 42:0 43:0 44:0 45:0 46:0 47:0 48:0 49:0.064999998 50:0.26100001 51:0 52:0.13 53:0.19599999 54:0 55:7.4000001 56:75 57:629 #
-1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 14:0 15:0 16:0 17:0 18:0 19:0 20:0 21:0 22:0 23:0 24:0 25:0 26:0 27:0 28:0 29:0 30:0 31:0 32:0 33:0 34:0 35:0 36:0 37:0 38:0 39:0 40:0 41:0 42:0 43:0 44:0 45:0 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0 51:0 52:5 53:0 54:0 55:1 56:1 57:2 #
--1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:1.42 13:0 14:0 15:0 16:0 17:0 18:0 19:0 20:0 21:4.2800002 22:0 23:0 24:0 25:2.8499999 26:1.42 27:4.2800002 28:1.42 29:1.42 30:1.42 31:1.42 32:1.42 33:0 34:1.42 35:1.42 36:1.42 37:1.42 38:0 39:1.42 40:1.42 41:0 42:0 43:1.42 44:0 45:1.42 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0.419 51:0 52:0 53:0 54:0 55:2.1329999 56:12 57:64 #
-1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 14:0 15:0 16:0 17:0 18:0 19:4.3400002 20:0 21:0 22:0 23:0 24:0 25:0 26:0 27:0 28:0 29:0 30:0 31:0 32:0 33:0 34:0 35:0 36:0 37:0 38:0 39:0 40:0 41:0 42:0 43:0 44:0 45:0 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0 51:0 52:2.631 53:0 54:0 55:1.666 56:5 57:15 #
-1.19854223358847698240698884109e-05 1:0 2:0 3:0 4:0 5:0 6:0 7:0 8:0 9:0 10:0 11:0 12:0 13:0 14:0 15:0 16:0 17:0 18:0 19:0 20:0 21:0 22:0 23:0 24:0 25:0 26:0 27:0 28:0 29:0 30:0 31:0 32:0 33:0 34:0 35:0 36:0 37:0 38:0 39:0 40:0 41:0 42:0 43:0 44:0 45:0 46:0 47:0 48:0 49:0 50:0 51:0 52:4.3470001 53:0 54:0 55:1 56:1 57:2 #
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