gistfile1.txt

cat datasets/auto_mpg.csv | python csv2vw.py car_name mpg > auto_mpg.vw
cat auto_mpg.vw | vw -f auto_mpg.sgd --sgd --loss_function=squared
cat auto_mpg.vw | vw -kc -f auto_mpg.sgd --sgd --passes 10 --loss_function=squared
cat auto_mpg.vw | vw -kc -f auto_mpg.sgd --sgd --passes 10 --loss_function=squared
cat auto_mpg.vw | vw -kc -f auto_mpg.bfgs --bfgs --hessian_on --passes 100 --loss_function=squared
cat auto_mpg.vw | vw -kc -i auto_mpg.sgd -f auto_mpg.hybrid --bfgs --hessian_on --passes 100 --loss_function=squared

head -n 350 auto_mpg.vw > auto_mpg.vw.train
tail -n 48 auto_mpg.vw > auto_mpg.vw.test

cat auto_mpg.vw.train | vw -kc -f auto_mpg.bfgs --bfgs --hessian_on --passes 100 --loss_function=squared
cat auto_mpg.vw.test | vw -t -i auto_mpg.bfgs -p /dev/stdout --quiet
cat auto_mpg.vw.test | vw -t -i auto_mpg.bfgs --audit --quiet

vwutil-master $ bash eval-regression.sh auto_mpg.bfgs auto_mpg.vw.test    
RMSE: 4.824532
    RSQR: 0.629689
vwutil-master $ bash eval-regression.sh auto_mpg.bfgs auto_mpg.vw.train    
RMSE: 3.585304
    RSQR: 0.788996

cat auto_mpg.vw.train | vw -kc -f auto_mpg.bfgs --bfgs --hessian_on --passes 100 --loss_function=squared -q aa --save_per_pass