起手就被数据格式坑惨了
那天下午突发奇想，打算用libsvm跑个分类模型练练手。兴冲冲下载完安装包，照着教程把数据丢进去，结果刚敲完命令就报错了！命令行弹出个乱码提示，看得我一头雾水。打开文档翻了半小时才发现，这破工具要求数据格式必须特别整齐——特征索引要从1开始排，空格分隔还得保留小数点。我那个数据集里全是中文逗号分隔的整数，直接被它当成垃圾处理。
- 解决过程：摸出记事本全局替换逗号变空格
- 神坑：第3列特征索引跳号写了4，它直接报错不提示具体行
- 笨办法：用python写了段脚本来检查格式
编译安装的连环雷
好不容易数据整顺溜了，结果make命令直接报错！我这暴脾气差点把键盘砸了。明明官网说支持Windows，结果VC编译环境死活装不上依赖项。转头换Linux虚拟机试，又冒出个gcc版本不兼容的错误，折腾到晚上十点还在配环境。
灵光一闪：直接搜别人编译好的二进制文件不香吗？省下三小时骂骂咧咧安装libtool的时间，压缩包解压就能跑。所以说，有时候别跟工具死磕，该抄作业就抄作业。
参数调得我怀疑人生
模型终于能跑通了，结果预测准确率跟扔硬币似的。查了三天资料才搞明白，默认参数根本不适合我的数据。那个C参数和gamma值就像火锅底料——放少了没味道，放多了烧喉咙。
- 暴力测试法：写循环脚本自动跑参数组合
- 血泪经验：类别不均衡时必须加-w参数调权重
- 意外发现：缩放数据比调参效果更明显
内存炸锅的惊喜
当我把数据量加到10万条时，电脑风扇突然像拖拉机一样狂转。眼睁睁看着进度条卡在47%不动，任务管理器显示内存吃到98%！原来这破工具默认会把所有数据塞进内存，我32G内存都不够它造的。
翻烂issue找到个冷门参数-m 4000，限制内存使用到4G。结果跑是能跑了，速度直接慢成树懒。还是拆成五个小数据集分开训练，再手动合并结果文件才搞定。
你们绝对猜不到结局
熬了五个通宵终于跑出理想模型，正想写报告邀功，甲方突然改需求说要用TensorFlow重做。我把调参记录拍在会议上，产品经理居然来句："libsvm太老旧了，年轻人现在谁用这个？"气得我当场把svm模型文件全删了。
过了俩月新来的实习生悄悄找我："哥你那调参文档能借我看看不？领导让我复现..." 打开备份U盘才发现，当初被气昏头时顺手把文档塞进了表情包文件夹，文件名改成了"甲方都是大傻子.jpg"。
