class lightgbm.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=10, max_bin=255, subsample_for_bin=200000, objective=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.

刚入手data science, 想着自己玩一玩kaggle,玩了新手Titanic和House Price的 项目, 觉得基本的baseline还是可以写出来,但是具体到一些细节,以至于到能拿到的出手的成绩还是需要理论分析的. 本文旨在介绍kaggle比赛到各种原理与技巧,当然一切源自于coursera,由于课程都是英文的,且都比较好理解,这里直接使用英文 Reference How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kaggl

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

一.LightGBM介绍 LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 1)更快的训练效率 2)低内存使用 3)更高的准确率 4)支持并行化学习 5)可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的 二.XGboost缺点 在讨论LightGBM时,不可避免的会提到XGboost,关于XGboost可以参考此博文 关于XGboost的不足之处主要有: 1)每次迭代训练时需要读取整个数据集,耗时耗内存: 2)使用Ba

1.LightGBM简介 LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 1)更快的训练效率 2)低内存使用 3)更高的准确率 4)支持并行化学习 5)可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的 2.XGboost的缺点 在讨论LightGBM时,不可避免的会提到XGboost,关于XGboost可以参考此博文 关于XGboost的不足之处主要有: 1)每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把整个训练数据

LightGBM算法总结 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 阅读数:2360 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2

GBDT虽然是个强力的模型,但却有着一个致命的缺陷,不能用类似mini batch的方式来训练,需要对数据进行无数次的遍历.如果想要速度,就需要把数据都预加载在内存中,但这样数据就会受限于内存的大小:如果想要训练更多的数据,就要使用外存版本的决策树算法.虽然外存算法也有较多优化,SSD也在普及,但在频繁的IO下,速度还是比较慢的. 为了能让GBDT高效地用上更多的数据,我们把思路转向分布式GBDT,然后就有了LightGBM.设计的思路主要是两点, 1.  单个机器在不牺牲速度的情况下,尽可能多

原创 2017-01-05 LightGBM 微软研究院AI头条 [导读]不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000+次,fork了200+次.知乎上有近千人关注"如何看待微软开源的LightGBM?"问题,被评价为"速度惊人","非常有启发","支持分布式","代码清晰易懂",&quo

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

原生形式使用lightgbm(import lightgbm as lgb) import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 iris = load_iris() data = iris.data target

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

前端之django一些feature 本节内容 cookie session 跨站请求保护 分页 序列化 model模块 CBV和FBV 模板渲染对象 1. cookie cookie 是一种发送到客户浏览器的文本串句柄,并保存在客户机硬盘上,可以用来在某个WEB站点会话间持久的保持数据.cookie特性: 一组一组键值对保存在用户浏览器 可以主动清除 也可以被"伪造" 跨域名cookie不共享 浏览器可以设置不接受cookie cookie在浏览器中将会被放在一个一个源下,可以把浏览

最近一直搞Dcloud ,这是HTML5版本的开发,打包时候,可以打包成 apk 和ipa 分别运行在安卓和ios 机器上面, 但是这里面的资料很少,遇到问题,之后只能自己钻研总结, 现在有这么一个需求,需要实现蓝牙开启后,监听蓝牙接口传递的数据,然后呈现给用户.我试了很多方法,之前是在 HTML5上直接写方法,监听蓝牙状态,但是jS是单线程,直接把进程阻塞了其他的啥也干不了,而且时间长了监听,总会莫名中断, 这是我当时写的算法 http://ask.dcloud.net.cn/publish/

转: https://www.zybuluo.com/pandait/note/337430 windows 10使用原生linux bash命令行 linux bash windows-10 第一时间安装了windows 10 14316的预览版推送,为的不是什么,就是为了linux bash原生的命令可以在windows下使用,先说一下怎么开启这个bash的feature. 1.当然是安装大于windows 10 版本14316的推送 2.系统设置--更新和安全--针对开发人员--选择开发者

在前一篇文章中我介绍了如何通过 js 与原生代码进行交互(Cordova - 与iOS原生代码交互1(通过JS调用Swift方法)),当时是直接对Cordova生成的iOS工程项目进行编辑操作的(添加Swift类和相关配置等). 原来我也说过,使用 Cordova 进行跨平台应用开发时,不建议直接对生成的各个平台项目进行编辑(除非目前只要开发单一平台版本).比如:html页面应该是编辑Cordova工程根目录下的 www 文件夹内容,再一次编译发布成多个平台项目. 同样的,如果需要实现与系统原生

在前面的文章中介绍的了如何使用Cordova进行跨平台应用的开发,使用Cordova的话基本上就不需要在写系统原生代码了,只要通过编写html页面和js方法即可. 但在有些特殊情况下,还是是需要html页面能和系统原生代码(ios native code)进行交互.下面介绍如何实现 JS 与 Swift 代码间的相互通信. 假设我们已经建立了一个名叫 HelloWorld 的Cordova工程项目(不太清楚如何使用Cordova的可以参考我前面写的几篇文章:使用Cordova开发iOS应用实战1

虽然我已经做网站建设工作10多年了,但我从最近3年才开始更多地学习如何更好的将纯JavaScript用于工作中,而不总是将jQuery考虑在第一位.现在我每天学习很多东西.这个过程让我觉得Adtile的JavaScript SDK 更像是在创建一个开源工程,而不是“具体的工作”,不得不说,我很喜欢那样. 今天,我准备将在过去几年学到的一些基础东西与大家一起分享,这将可能帮你深入纯 JavaScript的世界,让你能更简单的做出决定——jQuery在你下个工程中是否需要. 逐步增强 虽然像jQue

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starling 比较早之前就有开始解了,但只到最近参与一个用starling 做为框架的手游项目才真正做为一程来使用它. 项目也是刚开始搭建,在这做些笔记. 在写一个管理类时, 遇到 starling.events.EventDispatcher 和 flash.events.EventDispatcher, 这两者有什么区别呢,查了下手册 Package starling.events Class public class EventDispatcher Inheritance EventD

最近准备尝试hybird开发原生应用,因为公司的项目本来就是原生开发的,所以准备选择cordova作为webview嵌入原生项目的开发方式.这里就以mac上整合ios项目为例. 1. 创建cordova项目: 1)安装cordova: sudo npm install -g cordova 2)创建cordova项目: cordova create hello com.example.hello HelloWorld 这里hello是目标目录名,HelloWorld是项目名称,com.examp