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Usage: model = train(training_label_vector, training_instance_matrix, 'liblinear_options', 'col');
liblinear_options:
-s type : set type of solver (default 1)
  for multi-class classification
	 0 -- L2-regularized logistic regression (primal)
	 1 -- L2-regularized L2-loss support vector classification (dual)
	 2 -- L2-regularized L2-loss support vector classification (primal)
	 3 -- L2-regularized L1-loss support vector classification (dual)
	 4 -- support vector classification by Crammer and Singer
	 5 -- L1-regularized L2-loss support vector classification
	 6 -- L1-regularized logistic regression
	 7 -- L2-regularized logistic regression (dual)
  for regression
	11 -- L2-regularized L2-loss support vector regression (primal)
	12 -- L2-regularized L2-loss support vector regression (dual)
	13 -- L2-regularized L1-loss support vector regression (dual)
-c cost : set the parameter C (default 1)
-p epsilon : set the epsilon in loss function of SVR (default 0.1)
-e epsilon : set tolerance of termination criterion
	-s 0 and 2
		|f'(w)|_2 <= eps*min(pos,neg)/l*|f'(w0)|_2,
		where f is the primal function and pos/neg are # of
		positive/negative data (default 0.01)
	-s 11
		|f'(w)|_2 <= eps*|f'(w0)|_2 (default 0.001)
	-s 1, 3, 4 and 7
		Dual maximal violation <= eps; similar to libsvm (default 0.1)
	-s 5 and 6
		|f'(w)|_1 <= eps*min(pos,neg)/l*|f'(w0)|_1,
		where f is the primal function (default 0.01)
	-s 12 and 13
		|f'(alpha)|_1 <= eps |f'(alpha0)|,
		where f is the dual function (default 0.1)
-B bias : if bias >= 0, instance x becomes [x; bias]; if < 0, no bias term added (default -1)
-wi weight: weights adjust the parameter C of different classes (see README for details)
-v n: n-fold cross validation mode
-q : quiet mode (no outputs)
col:
	if 'col' is setted, training_instance_matrix is parsed in column format, otherwise is in row format
Cross Validation Squared correlation coefficient = %g
Cross Validation Mean squared error = %g
Y@Cross Validation Accuracy = %g%%
ü©ñÒMbP?{®Gáz„?unknown option
n-fold cross validation: n must >= 2
 col𿚙™™™™¹?ð?Length of label vector does not match # of instances.
Error: cannot transpose training instance matrix
transposeError: label vector and instance matrix must be double
Training_instance_matrix must be sparse; use sparse(Training_instance_matrix) first
Error: %s
Error: can't convert libsvm model to matrix structure: %s
wLabelbiasnr_featurenr_classParametersL2R_L1LOSS_SVR_DUALL2R_L2LOSS_SVR_DUALL2R_L2LOSS_SVRL2R_LR_DUALL1R_LRL1R_L2LOSS_SVCMCSVM_CSL2R_L1LOSS_SVC_DUALL2R_L2LOSS_SVCL2R_L2LOSS_SVC_DUALL2R_LR0ä€
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nSV = %d
Objective value = %lf

WARNING: reaching max number of iterations

optimization finished, #iter = %d
*.ê-™—q=ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ$@
WARNING: reaching max number of iterations
Using -s 2 may be faster (also see FAQ)


WARNING: reaching max number of iterations
Using -s 11 may be faster


WARNING: reaching max number of iterations
Using -s 0 may be faster (also see FAQ)

:Œ0âŽyE>#nonzeros/#features = %d/%d
#WARNING: reaching max number of iterations
optimization finished, #iter = %d
=========================
iter %3d  #CD cycles %d
Ð?WARNING: reaching max number of inner iterations
$À"“î<î0
ERROR: unknown solver_type
"“
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WARNING: class label %d specified in weight is not found
WARNING: # folds > # data. Will use # folds = # data instead (i.e., leave-one-out cross validation)
cg reaches trust region boundary
WARNING: f < -1.0e+32
WARNING: actred and prered too small
WARNING: actred and prered <= 0
nµµ¸“Æiter %2d act %5.3e pre %5.3e delta %5.3e f %5.3e |g| %5.3e CG %3d
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÷÷&÷8÷F÷R÷`÷p÷‚÷÷¨÷º÷Ð÷öúõäõÈõ¶õ¬õžõõ|õjõ`õVõHõ:õ(õõõðôïmxGetString_730ÑmxGetNXmxCreateDoubleMatrix_730ßmxGetNzmax_730ÊmxGetJc_730ÇmxGetIr_730ämxGetPrÐmxGetMŽmxDestroyArraymxDuplicateArray8mxIsSparsemxIsDoublešmxFree}mxSetField_730ˆmxCreateStructMatrix_730EmxMalloclibmx.dllDmexPrintf+mexCallMATLABlibmex.dll¬freeåmallocrealloc€atofatoi3strtokP_HUGEsrandð_purecall??3@YAXPEAX@Z˜fflush§fputs’__iob_funcPvsprintfc__CxxFrameHandler3ômemset??2@YAPEAX_K@Z¤fprintfðmemcpy’expàlog
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Xä<assembly xmlns="urn:schemas-microsoft-com:asm.v1" manifestVersion="1.0">
  <trustInfo xmlns="urn:schemas-microsoft-com:asm.v3">
    <security>
      <requestedPrivileges>
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