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zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器
张小生180
机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算
- Python处理大数据，如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据，如何提高处理速度？一、利用大数据分析工具Dask：https://dask.org/Dask简介：Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法：https://blog.
- XGBoost调参demo（Python）
妄念驱动
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XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
- 【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战
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python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K
- 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法
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- 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
- R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbLinear算法）构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程
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- LTE Network Quality Analysis Method Based on MR Data and XGBoost Algorithm
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原文链接：LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm|IEEEConferencePublication|IEEEXploreBasicInformation:Title:LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm(基于MR数据和X
- XGB-12:在 Kubernetes 上进行分布式 XGBoost 训练
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通过KubeflowXGBoostTrainingOperator支持在Kubernetes上进行分布式XGBoost训练和批量预测。操作步骤为在Kubernetes集群上运行XGBoost作业，执行以下步骤：在Kubernetes集群上安装XGBoostOperator。XGBoostOperator旨在管理XGBoost作业的调度和监控。按照安装指南安装XGBoostOperator。编写由X
- 探索XGBoost：深度集成与迁移学习
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导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习，包括模型集成、迁移学习的概念和实践等，并提供相应的代码示例。模型集成模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。XGBoost提供了集成多个弱学习器的功能，可以通过设置booster参数来选择集成模型。以下是一个简单的示例：i
- 基于LightGBM的回归任务案例
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在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型。让我们看看什么是LightGBM以及如何使用LightGBM执行回归。什么是LightGBM？LightGBM或“Lig
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
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- 新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码
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截止到本期，一共发了13篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例，MATLAB代码5.机
- 学习笔记 2019-04-30
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HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題：房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- XGboost集成学习
亦旧sea
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XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法，用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中，它先计算模型的负梯度（残差），然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着，它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加，得到一个
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码，对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理，这里不再讲述GBDT，只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档：XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法，优点非常多，可以算是将boosting的思想发挥到了极致，处理许多数据效果都是非常好，但是正所谓人无完人
- XGboost和lightGBM算法对比
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算法
XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法。XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架，它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高预测性
- 探索XGBoost：时间序列数据建模
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导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。准备数据在处理时间序列数据之前，首先需要准备数据。通常，时间序列数据是按照时间顺序排列的，每个时间点都有相应的观测值。以下
- 探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理
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导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。准备数据首先，我们需要准备多分类和不平衡的数据集。以下是一个简单的示例：importpandasaspdfromsklearn.
- 机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV
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importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre
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- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算
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掌握XGBoost：特征工程与数据预处理导言在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。安装XGBoost首先，请确保您已经安装了Python和pip。然后，您可以使用以下命令安装XGBoost：pipins
- 机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
亦世凡华、
#机器学习机器学习集成学习人工智能boostingxgboost
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法：构建最优模
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Python笔记Python算法python算法开发语言分布式
导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。我们将使用代码示例来说明这些概念，帮助您更好地理解和应用XGBoost。安装XGBoost首先，请确保您已经安装了Python和pip。然后，您可以使用以下命令安装XGBoost：pipinstallxgboost参数调优XGBoost有许多参数可以调整
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猴小白
一、前言：kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字，这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热，别的不说，但是大家所熟知的kaggle比赛来看，说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”，当然，相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了，为啥是女的？（滑稽~）XGBoost全
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作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”，如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险，重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”，下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件，企业有大中小之分，在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴（ed2k）链接的应用,借助于磁力视频播放器（官网：
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台），可以实现在线播放视频，也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码：
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目，库项目一链接：
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之，Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况，自定义异常比较简单，只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可，运行时异常不需要捕获，继承自RuntimeException，是由容器自己抛出，例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception，在抛出后需要捕获，例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常，首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述：登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数；
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例，其他类似)：
Controller代码：
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码：
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下：
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录，存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录，存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标，需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!)，在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式，直接在方程式之前添加负号是不正确的，而必须这样做：
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app，然后提交支付宝审核，通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款，请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档，某些观点与我不谋而合，过度技术化不可取，且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我，“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式，实现零xml配置，弄了个小demo，供交流讨论。
项目说明如下：
1.db.sql是项目中用到的表，数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理，私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar，就是oracle的驱动；
3.默认项目为零配置启动，如果需要更改启动方式，请
- 《开源框架那点事儿16》：缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作，由于系统要求有比较高的TPS，因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多，有MemCache，有Redis，有的还需要提供二级缓冲，也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候，大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html，给html添加声明语句，以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称，ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下，不应该有这种需求
首先，大家应该有个概念，标题中的这个问题，在大多情况下是一个伪命题，不应该被提出来。要知道，对于一般较大数据量的数据库，全表查询，这种操作一般情况下是不应该出现的，在做正常查询的时候，如果是范围查询，你至少应该要加上limit。
说一下，
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式： <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令： page,include,taglib
page指令语法形式： <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式： <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include
