LGB

回溯 Leetcode 332 重新安排行程

例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
mmaerd·2024-09-16 10:25

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU
bw876720687·2024-09-13 02:06

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱生成llm-graph-builder（以下简称LGB）也使用了最新的graph+RAG的思路，使用知识图谱来加持RAG，提供更加准确和丰富的知识问答。
赖皮猫·2024-08-31 05:32

【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2

源文件URL：https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
凭轩听雨199407·2024-02-20 13:52

【LeetCode】332. 重新安排行程（困难）——代码随想录算法训练营Day30

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，
晴雪月乔·2024-02-11 06:16

LG B8 OLED电视起价为2100英镑，55英寸，使其成为2018年最便宜的OLED

难以捉摸的LGB8系列OLED电视已悄然发现。电视售价为2100英镑，55英寸售价为3000美元，65英寸售价为3000美元。它现在已经在全国范围内的众多零售商和在线提供商，包括百思买和亚马逊。
采蘑菇的小白菜·2024-02-04 10:03

day30 重新安排行程 N皇后 解数独

重新安排行程题意机票列表数组ticketstickets[i=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的地点重新安排行程机票都从JFK机场出发按字典排序返回最小的行程组合例如：["JFK",''LGA'']比["JFK",''LGB
人来茶热·2024-01-30 15:50

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。整个计算过程分为三步：计算待分类物体与其他物体之间的距离；统计距离最近的K个邻居；对于K个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪一类。说说向量的距离。在KNN和其他机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧氏距离和曼哈顿距离。两个向量之间，用不同的距离计算公式得出来的结果是不一样的。欧氏距
you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

控制障碍函数(Control Barrier Function,CBF) 三、代码

得到以下的一些具体的约束条件CLF约束LgV(x)u−δ≤−LfV(x)−λV(x)L_gV(x)u-\delta\le-L_fV(x)-\lambdaV(x)LgV(x)u−δ≤−LfV(x)−λV(x)CBF约束−LgB
LyaJpunov·2024-01-10 10:19

docker-compose部署容器可视化管理平台portainer

docker-ce-CSDN博客二、安装docker-compose安装docker-compose-CSDN博客三、docker-compose部署portaineryml文件，需要开放9000端口[root@lgb
luo_guibin·2023-12-31 07:44

安装docker-compose

一、在线安装（需要梯子）[root@lgb/]#curl-Lhttps://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.0/docker-compose
luo_guibin·2023-12-31 07:44

332. 重新安排行程

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前。假定所有机票至少存
FuzhouJiang·2023-12-04 02:22

Python银行信贷风控建模实战（xgb+lgb）

目录一、数据读取及预处理1、数据读取2、数据预处理二、模型构建及评估三、划重点少走10年弯路一、数据读取及预处理1、数据读取数据来源某比赛网站（下图仅为部分字段），数据集中包含银行借贷订单的金额、利息、账期、担保等基本信息，还有历史授信情况，数据类型同样包含数值型、类别型、日期等变量，同时存在缺失问题，适合初学者入门练习。文末获取数据2、数据预处理（1）无效特征剔除：数据集中存在部分无效数据，唯一
Python风控模型与数据分析·2023-12-01 02:52

lightgbm常用函数

1、lgb.Dataset()train_data=lgb.Dataset(data,label=label,feature_name=['c1','c2','c3'],categorical_feature
诸葛剑问·2023-11-17 04:55

【lgb去除警告，设置早停】[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

新版lightGBM在训练时会显示以下警告信息：[LightGBM][Warning]Nofurthersplitswithpositivegain,bestgain:-inf中文解释：表示LightGBM在尝试进一步划分决策树时，没有找到可以带来正增益的划分，也就是说，现有的划分已经是最优的。这个警告信息是LightGBM的日志输出的一部分，对模型的训练没有实际影响。如果你想隐藏这些警告信息，可
shengchao0920·2023-11-12 01:00

接收机灵敏度的计算公式推导和分析

公式为：-174+NF+10lgB+10lgSNR（NF噪声系数、B信号带宽、SNR解调信噪比）
406不速之客·2023-11-03 07:04

Regression Model 得分与数据的特征

.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler：对于小数据量尤其重要5.stacking有利于稳定预测结果XGBooost,LGB
DT数据说·2023-10-23 18:26

代码随想录算法训练营第三十天|回溯算法part 6

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前
RicardoLee7·2023-10-21 09:10

力扣332. 重新安排行程 Java dfs回溯

例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB”]相比就更小，排序更靠前。假定所有机票至少存在一种合
weixin_43739821·2023-09-05 14:33

day30| 332.重新安排行程、51. N皇后、37. 解数独

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小
我想喝冰阔乐·2023-09-01 13:41

穿上丝袜，我再也无法做回直男了。

它并不像LGBT中的LGB一样单指性取向，它涉及到各种与性别角色部分有关的个体、行为以及相关群体。有些跨性别者不主张通过手术来改变，而有些跨性别者迫
听钙说·2023-08-09 14:17

LightGBM Java实现在线预测

至于XGB和LGB原理和优缺点自行百度，不在本文范围内。近期因
尼小摩·2023-07-28 05:40

力扣 332. 重新安排行程

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前。假定所有机票至
呦，又写BUG呢·2023-07-20 16:14

【Leetcode60天带刷】day30回溯算法——332.重新安排行程 ， 51. N皇后 ，37. 解数独

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前。
渡梦酒·2023-06-24 06:21

数据挖掘：心脏病预测(测评指标；EDA)

查看数据信息等相关数据判断数据缺失和异常数字特征相互之间的关系可视化类别特征分析（箱图，小提琴图，柱形图）2.2.3特征与标签构建2.3模型训练与预测2.3.1利用xgb进行五折交叉验证查看模型的参数效果2.3.2定义xgb和lgb
牛大了2023·2023-04-21 21:52

python lightgbm中使用“early_stopping_rounds”和“verbose_eval”出现 UserWarning

early_stopping_rounds”参数和打印log间隔“verbose_eval”参数后出现UserWarning示例代码如下：importlightgbmcv_results=lightgbm.cv(params,lgb_train
Buccellati_·2023-04-12 04:58

LeetCode332 重新安排行程

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，排序更靠前所有的机场都用三个大写字母表示
恰似一碗咸鱼粥·2023-04-11 16:23

LightGBM用法速查表

内置方式建模1.要把数据读取成Dataset格式2.lgb.train去训练#coding:utf-8importjsonimportlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
小菜鸡一号·2023-04-10 12:51

LightGBM（lgb）介绍

1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L
浩波的笔记·2023-04-02 23:27

类加载原理补充-关联对象底层原理

分类加载的补充objc4-818.2源码中创建LGPerson类以及LGPerson+LGA、LGPerson+LGB分类，其中LGPerson类中未实现+(void)load{}方法，分类中实现了load
浅墨入画·2023-04-01 10:38

Kaggle赛题-“疯狂的三月”NACC篮球赛预测(1)

第四名的解决方案与思路以上解决方案的kaggle链接raddar大神的如何只根据比赛的对阵信息来确定球队的水平并排名PauloPinto在讨论区分享的KenPom数据的链接中文的EDApython可视化LGB
kaka22·2023-04-01 01:48

网易面筋

百度实习介绍论文介绍激活函数XGB和LGB的区别如何防止梯度消失【二面】2019/08/2211:00自我介绍讲多任务模型为什么要用它？损失函数是什么？为什么loss函数没有CTCVR？
一个想当大佬的菜鸡·2023-03-20 15:19

xgb lgb 调参

一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类
weixin_30323631·2023-03-18 07:08

Python机器学习：plot_importance()查看特征重要度

事先准备好模型：importlightgbmaslgbmodel_lgb=lgb.LGBMClassifier().fit(X_train,y_train)以上模型训练好了，下面查看特征重要度：fromlight
紫昂张·2023-02-07 11:00

推荐系统入门（十）：新闻推荐实践5（附代码）

推荐系统入门（十）：新闻推荐实践5（附代码）目录推荐系统入门（十）：新闻推荐实践5（附代码）前言LGB模型DIN模型一、排序模型1.LGB排序模型2.LGB分类模型3.DIN模型二、模型融合1.加权融合
南有芙蕖·2023-02-04 13:30

ML LightGBM详细原理讲解+面试必考知识点

如果想深入看，我的建议是先看XGBoost，因为LGB和XGB很多相似之处，都是GBDT的优化，但LGB也算是
#苦行僧·2023-02-03 09:38

ValueError: Invalid decision type in tree model.

使用LightGBM模型可视化时报错ValueError:Invaliddecisiontypeintreemodel.lgb.create_tree_digraph()lgb.plot_tree()错误定位到
菜菜鑫·2023-02-02 14:20

集成算法终极模型之《手撕 xgboost》—附详细手推公式

在学习xgb、lgb之前我也有些拒绝，因为这部分确实涉及到公式的推导和思维上的跳跃，难以接受是人之常情。但是我要说的是：涉及到的公式推导并不难，求导会吧？泰勒公式学过吧？会这两个基本就够了。
小一的学习笔记·2023-02-01 12:34

文本分类1-统计特征(含tfidf) +lgb

目录一、文本分类1、导包2、数据读取+预处理3、导入英文停用词4、构建部分统计特征5、文本预处理6、划分训练、测试集7、构建tf-idf特征8、建模函数9、特征分组+lgb模型构建二、划重点少走10年弯路一
Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

LGB模型保存及使用

1原生模式#模型训练gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds
big_matster·2023-01-28 10:12

零基础入门推荐系统——task05: 排序模型+模型融合

排序模型选择三个比较有代表型的模型：LGB的排序模型LGB的分类模型深度学习的分类模型DIN集成学习方法（其实LightGBM也是集成学习模型的一种，这里是
从白玉石·2023-01-26 07:11

集成学习2——XGBoost本身的特点，及XGB与GBDT、LGB、RF的区别于联系

本部分将会总结XGB的众多关键点，同时对比其他相关的树模型，比如GBDT、LGB、RF等，理解了这些，拿下相关面试不在话下。
端坐的小王子·2023-01-18 20:31

基于机器学习算法svm、xgb、lgb的购房贷款违约预测实战

1.1实验题目：购房贷款违约预测任务：使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测，给定特征字段，输出是否会发生逾期的预测。1.2实验要求1.2题目背景随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入，无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变，贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求，不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约，银行等
数学是算法的灵魂·2023-01-18 20:59

调参神器optuna学习笔记

介绍optuna作为调参工具适合绝大多数的机器学习框架，sklearn，xgb，lgb，pytorch等。
ASKED_2019·2023-01-12 21:40

组队学习：基于决策树的分类预测

www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html1.决策树ID3，C4.5，CART的区别2.掌握Bagging和Boosting3.掌握随机森林，XGBoost原理4.随机森林，XGB，LGB
艾学习·2023-01-02 21:39

基于LightGBM（LGB）的股票预测

LGB预测ＬｉｇｈｔＧＢＭ（ＬｉｇｈｔＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇＭａ－ｃｈｉｎｅ）是微软亚洲研究所ＤＭＴＫ团队的一个开源的算法，是一种基于决策树和ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ的改进模型，可以用于常见的分类
你这个代码我看不懂.·2022-12-30 12:18

决策树可视化 xgb、lgb可视化

目录导包决策树可视化方法xgb、lgb建模xgb可视化lgb可视化导包fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportplot_treefromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltimport
Python风控模型与数据分析·2022-12-27 07:43

天猫复购预测

思路：用LR的预测结果作为baseline;然后分别用XGBoost，LightGBM，CatBoost，DIN，NGBoost，K折xgb+lgb+catb模型融合进行训练并预测，与baseline效果对比
萌主¤小狸·2022-12-25 03:44

【ML】随机森林(Random Forest) 从入门到放弃再到掌握

XGBoost对GBDT的提升LGB对XGB的提升Bagging随机森林简介随机森林构建python中使用随机森林为什么选决策树作为基分类器偏差和方差总结一下GBD
半九拾·2022-12-24 13:19
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