LGB

python变量作用域

python变量作用域在python中，变量查找遵循LGB原则，即优先在局部作用域(localscope)中对变量进行查找，失败则在全局作用域(globalscope)中进行查找,最后尝试再内建作用域(
aqns80581·2020-07-11 02:27

多了一根的大胸美女？变性人的可笑可悲银幕史

点赞排除跨性别的“LGB-DroptheT”运动、发文宣称“只有来月经的人才配被叫女人”。罗琳的骚操作引发了口水战，一时间竟愈演愈烈。
看电影杂志·2020-07-10 00:00

LeetCode 332. 重新安排行程（欧拉路径）

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
Michael阿明·2020-07-09 22:31

lgb--贝叶斯调参及代码

lgb--贝叶斯调及代码概述1.目标函数objective()：注：2.域空间space：注：3.优化算法algo注：4.结果历史记录result：总结：概述贝叶斯优化问题有四个部分：目标函数objective
yyyyyyyyyyang·2020-07-08 20:36

hadoop2.X视频教程全集下载

V3视频教程（14周全）http://pan.baidu.com/s/1qW4rPSg密码:7ohd2、Hadoop&Spark企业应用实战链接:http://pan.baidu.com/s/1pJt4LGB
yierxiansheng·2020-07-06 10:04

LGB 的 .feature_importance() 函数

对于机器学习训练来说，每一种特征对于机器学习训练的模型的重要性可能是不一样的，此时，这个函数就起到了作用。下面是文档feature_importance(importance_type='split',iteration=None)Getfeatureimportances.Parameters:importance_type(string,optional(default=“split”))–H
猫咪钓鱼·2020-07-06 05:46

Task4 建模调参

模型调参线性回归调整数据类型模型构建五折交叉验证模拟真实业务绘制学习率曲线和验证曲线多种线性模型和嵌入式特征选择非线性模型模型调参逐步调整LGB参数网格搜索调参贝叶斯调参线性回归调整数据类型reduce_mem_usage
2017133130·2020-07-06 04:15

企业应用hadoop视频教程多套合集--百度网盘下载

V3视频教程（14周全）http://pan.baidu.com/s/1qW4rPSg密码:7ohd2、Hadoop&Spark企业应用实战链接:http://pan.baidu.com/s/1pJt4LGB
王一洋·2020-07-05 20:55

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）
风且行·2020-07-05 03:43

lightgbm实践：Kaggle桑坦德银行客户交易预测比赛baseline

前言：继上篇介绍了lightgbm的理论知识后（https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/85343332），终于有时间来写一篇关于lgb
weixin_42001089·2020-07-04 03:07

调参方式

LGB的参数集合：bjective=['regression','regression_l1','mape','huber','fair']num_leaves=[3,5,10,15,20,40,55]
浩小白·2020-07-01 03:34

LightGBM原理解读及核心参数解释

下面就根据LGB的文本来解释一下LighGBM的原理。
Xtyscut·2020-06-30 03:46

数据比赛常用预测模型：LGB、XGB与ANN

现在的比赛，想要拿到一个好的名次，就一定要进行模型融合，这里总结一下三种基础的模型：-lightgbm：由于现在的比赛数据越来越大，想要获得一个比较高的预测精度，同时又要减少内存占用以及提升训练速度，lightgbm是一个非常不错的选择，其可达到与xgboost相似的预测效果。-xgboost：在lightgbm出来之前，是打比赛的不二之选，现在由于需要做模型融合以提高预测精度，所以也需要使用到x
Kanny广小隶·2020-06-29 02:46

贝叶斯调参-lgb

朴素贝叶斯机器学习调参工具：HyperoptHyperopt提供了一个优化接口，这个接口接受一个评估函数和参数空间，能计算出参数空间内的一个点的损失函数值。用户还要指定空间内参数的分布情况。优化问题的四个部分贝叶斯优化问题有四个部分：目标函数：我们想要最小化的内容，在这里，目标函数是机器学习模型使用该组超参数在验证集上的损失。域空间：要搜索的超参数的取值范围优化算法：构造替代函数并选择下一个超参数
wei_liao·2020-06-29 01:59

集成学习——从决策树到XGBoost（1）决策树算法

XGB和LGB以及由其组成的stacking方法，是kaggle数据挖掘比赛中的大杀器，金牌选手的必选模型。1.决策树首先，我们需要介绍一下决策树。
三门Simon·2020-06-28 23:58

leetcode与数据结构---332

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
OliverLYH·2020-06-28 20:28

lgb，xgb，gbdt，adb，RF区别与联系

AdaBoost原理原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使得数据点的估计有对有错，我们就在每一步结束后，增加分错的点的权重，减少分对的点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“重点关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等进行了N次迭代（由用户指定），将会得到N个简单的分类器（basiclea
BUAA～冬之恋·2020-06-27 07:53

神经网络高阶技巧7--早停(early stopping)与保存最佳模型

例如在一个xgboost,或者lightgbm模型中，为了防止过拟合，我们就会用：clf=lgb.train(params=param,train_set=trn_data,num_boost_round
ssswill·2020-06-26 14:38

“添翼杯”人工智能创新应用大赛垃圾分类之模型部分

比赛有点遗憾的是没有把所有的单独模型都尝试一边，比较一下效果，第二使用融合模型的时候效果不好，但是没有时间检查，第三没有尝试使用lgb或者catboost对得到的图像特征进行分类。
YYLin-AI·2020-06-25 21:18

蒸汽新人比赛代码，使用LGB（学习）

这是第一次写数据挖掘的学习笔记该类博客的初衷：经历实验室项目的初体验，做的是数据预处理、特征工程之类的事情。自己还是一个菜鸟，什么都不会也不太明白，做起来很盲目无从下手，最终的结果也是不理想。不得不自己想点办法，看到自己的不足需要学习很多数据挖掘和机器学习的知识。为了以后再做实验室项目不那么慌张，为了对得起学术型研究生这个称号，：中鸭！！赛题背景火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸
暮雨凉初透·2020-06-25 06:20

xgb gbdt lgb 算法的比较

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比。AdaBoost原理原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使得数据点的估计有对有错，我们就在每一步
learning_dmnlp·2020-06-25 05:39

[比赛记录] 主流机器学习模型模板代码+经验分享[xgb, lgb, Keras, LR]

向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析公众号：datadw最近打各种比赛，在这里分享一些GeneralModel，稍微改改就能用的XGBoost调参大全：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396XGBoost官方API：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest//
大数据挖掘DT数据分析·2020-06-24 14:25

零基础入门数据挖掘

Baseline赛题背景赛题数据评估指标分类算法的评估指标对于回归预测常见的评估指标如下：分析赛题代码示例基础工具库的导入数据读取特征标签定义xgb和lgb模型函数切分数据集模型融合探索性分析绘图法时序图直方图密度曲线图箱型图小提琴图量化方法相关性分析方法独立性分析赛题背景回归题型
kyra柠乐·2020-06-24 02:22

LGB　模型保存及应用

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
金戈_旭日东升·2020-06-23 06:06

xgb, lgb, Keras, LR(二分类、多分类代码)

preprocess#通用的预处理框架importpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyassp#文件读取defread_csv_file(f,logging=False):print("==========读取数据=========")data=pd.read_csv(f)iflogging:print(data.head(5))print(f,"包含以下列")
dili8870·2020-06-23 04:35

一文入门：XGBoost与手推二阶导

现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。
忽逢桃林·2020-06-22 20:00

主流机器学习代码[xgb, lgb, Keras, LR]

文章目录LR(线性回归)LightBGM二分类多分类XGB二分类Keras二分类多分类#通用的预处理框架importpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyassp#文件读取defread_csv_file(f,logging=False):print("==========读取数据=========")data=pd.read_csv(f)iflogging:pr
sakura小樱·2020-06-22 04:32

头条+腾讯 双杀面经（NLP实习）

字节跳动1面:60分钟实习，难点，收获，怎么解决XGBOOST，LGB，GBDT的区别一阶优化器，二阶优化器Attent
kaiyuan_sjtu·2020-06-21 23:34

主流机器学习模型模板代码+经验分享[xgb, lgb, Keras, LR]

摘要最近打各种比赛，在这里分享一些GeneralModel，稍微改改就能用的环境：python3.5.2XGBoost调参大全：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396XGBoost官方API：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest//python/python_api.htmlPr
dby_freedom·2020-06-20 22:11

逾期的青春——LGB

图片发自App一吴言走进教室的时候，里面已经坐满了人，他悄悄找到后排的一个位子坐下。这是高二年级新学期的第一天。由于刚刚文理分科的缘故，大家彼此都还很陌生，教室里静极了。往常那些调皮捣蛋的学生似乎全都不见了。吴言侧过脸，看到同桌是个很干净的男生，穿着一身的耐克，塞着耳机伏在课桌上，长头发垂下来，凌乱地遮住了半边脸。吴言突然感到很局促，不知为什么他对这个男生没有什么好印象。在他的观念里，高二的学生都
oLIZo·2020-03-13 05:54

. —— LGB

想背上行囊，乘着动车去远方，看一看那个城市的繁华。可能习惯于流浪的生活，骨子里带着不羁和洒脱。喜欢在城市的某个角落里，听听属于这座城市的从遥远传来的声音。在城市喧闹的街道上寻找自己青春的秘密，没有发现藏有木质阁楼的独树一帜的书店；在商场里，看到各种各样的明星海报，如雷的人潮里，总会听到有人说，嘿，你知道吗，上次为了看到他，我在机场等了三个小时；喜欢去看这座城市的桥，看一看桥下有没有清澈的水，风中有
oLIZo·2020-03-01 13:19

深入理解python（四）python基础知识之函数

函数部分函数部分大概想分成两个部分来讲，第一部分是关于对函数参数的介绍，第二部分是局部变量全局变量和内置变量也就是变量作用域的LGB原则函数的参数1.关于形参和实参的问题第一点要注意的是python中形参和实参的问题
halaya·2020-02-19 16:00

Python中的作用域规则：LGB规则

当在函数中使用一个无限制型的名字时，Python查找三个作用域，局部的（Local)，次之全局（Global），再次之内置的（Built-in)——在名字被发现的第一个位置处停止。当你在一个函数中给一个名字赋值（而不是只在一个表达式中引用它）时，Python总是在局部作用域中生成或改变它，除非在该函数已对它进行了全局声明。当在函数外部（例如，在一个模块顶层或交互提示符下）时，局部作用域与全局作用域
JiafuJ·2020-02-07 15:32

观远AI实战 | 用机器学习模型洞察数据

自己在玩kaggle和工作中用到最多的主要是树类模型(lgb,xgb)和神经网络(cnn,rnn
观远数据·2020-01-03 04:34

LightGBM：Focus on Parameters | lgb提升树参数

lgb中bin的理解与调整LightGBM相关了解LightGBM好文分享基于预排序的算法针对每个特征，所有数据根据在该特征下的特征值进行排序；计算所有可能的分割点带来的分割增益，确定分割点；分为左右子树
冰源·2019-12-29 03:58

263.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
vbuer·2019-12-06 14:22

主流机器学习【转载】模型模板代码[xgb, lgb, Keras, LR]

ref：http://m.blog.csdn.net/leyounger/article/details/78667538Preprocess#通用的预处理框架importpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyassp#文件读取defread_csv_file(f,logging=False):print("==========读取数据=========")dat
yz_wang·2019-11-05 07:00

摄影 | 美国跨性别社区的40年，性别之下的真实灵魂

PhotobyMariettePathyAllen“Kim,Chloe,andEva”,1997生来的性别，不同的灵魂跨性别这个词是个集合名词，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或全部逆转有关的个体
SMODA时尚街拍·2019-04-06 00:00

基于大数据个性化音乐推荐算法分析（附代码github地址）

github网址：https://github.com/ciecus/music_lgb_recommend_kkbox欢迎fork我，和我讨论呀~摘要：音乐推荐算法针对当今时代信息过载的问题为用户推荐音乐的算法
ciecus_csdn·2019-04-04 18:08

LGB + K-fold Cross Validation 用法小记

看到好的代码，就记录下来，方便以后使用#引入相关包importpandasaspdimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFold#假设这里准备好了训练数据train_data，它是一个pandas的dataframe，包括特征列和score列train_label=train_data['score']#初始化
miangangzhen·2019-02-12 13:43

机器学习一个小目标——Task3

任务构建xgboost和lightgbm模型进行预测遇到的问题LGB和XGB自带接口预测(predict)的都是概率LGB和XGBa用sklearn的接口(predict)是分类结果，预测(proba)
黑桃5200·2018-11-18 11:23

AI技术分享：教你如何用机器学习模型洞察数据

自己在玩kaggle和工作中用到最多的主要是树类模型(lgb,xgb)和神经网络(cnn,rnn
guandata_·2018-11-01 10:27

Lgb模型搭建

LightGBM是微软开源的项目，最大的优点是：速度快！！！之前参加某个竞赛时是使用LightGBM完成的，效果还不错，也很简单，放出来供大家参考~官方文档：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.html本文采用的训练集，第一列是Y标签，之后每列是处理好的特征，具体选用哪些特征根据实际情况选择即可。#-*-coding:utf-8-*-#auth
南七小僧·2018-10-31 20:10

GBDT、Xgboost、LightGBM对比，异同点，并行策略

阐述GBDT、xgboost、lightGBM的异同，xgb的优势，lgb的优势，二者的并行如何实现。
Cowry5·2018-10-23 09:13

GBDT、Xgboost、LightGBM对比，异同点，并行策略

阐述GBDT、xgboost、lightGBM的异同，xgb的优势，lgb的优势，二者的并行如何实现。
Cowry5·2018-10-23 09:13

lightgbm类别预测的一些问题

lightgbm在作类别预测的时候，有一些不同的使用方法importlightgbmaslgb#第一种estimator=lgb.sklearn.LGBMClassifier()estimator.fit
donger__chen·2018-10-09 16:23

lightgbm的原生版本与sklearn 接口版本对比

然而naive版的lgb与skl
PIPIXIU·2018-09-14 23:20

xgboost回归代码及lgb参数说明

了解xgboost找到网络一个图侵删感谢原作者提供图https://pic3.zhimg.com/v2-07783eb41e619927e8911b85442b9e38_r.jpgxgboost训练回归模型很简单，按照前面的博客安装了xgboost库之后：xgboost的参数说明如下代码：params={'booster':'gbtree','objective':'multi:softmax',
necther·2018-06-12 09:54

集成学习lgb库调参的粒子群方法

粒子群算法是模拟鸟群蜂群的觅食行为的一种算法。基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。试着想一下一群鸟在寻找食物，在这个区域中只有一只虫子，所有的鸟都不知道食物在哪。但是它们知道自己的当前位置距离食物有多远，同时它们知道离食物最近的鸟的位置。想一下这时候会发生什么？鸟A：哈哈哈原来虫子离我最近！鸟B,C,D：我得赶紧往A那里过去看看！同时各只鸟在位置不停变化时候离食物的距离也不断
necther·2018-06-12 09:46

机器学习常用模板—（LGB）

模板：importlightgbmaslgbprint("LGBtest")clf=lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt',num_leaves=55,reg_alpha
天上飞下一毛雪·2018-06-03 20:04
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