一.参数速查 1.通用参数 2.性能参数 3.处理单元设置 二.分类 三.回归

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

PHP中的GD库,全网没发现GD二字母的全称是什么,包括PHP.net,都搜不到GD.G应该是graphi,D是什么? die: 从php_mysql.dll到php_mysqli的变化,那个i是什么意思? fetch_assoc strftime,那个f是什么意思?

bin = BINaries (binary) /dev = devices /etc = ETCetera etcetera附加的人, 附加物, 以及其它, 等等 /lib = LIBrary /proc = PROCesses /sbin = Superuser BINaries /tmp = TeMPorary /usr = Unix Shared Resources /var = VARiable ? FIFO = First In, First Out GRUB = GRand Uni

知其表亦需知其意 apt = Advanced Packaging Tool ar = archiver as = assembler awk = "Aho Weiberger and Kernighan" 三个作者的姓的第一个字母 bash = Bourne Again SHell bc = Basic (Better) Calculator bg = BackGround bin = BINaries(binary) cal = CALendar calendar cat = CA

前一篇文章中已经可以取得所有部门的全称,但现在又有个新的需求: 只想得到某一个部门的部门全称,虽然可以用where条件来过滤,但是会有点小浪费. 这时我们可以从后往前找,先看下效果: 最后一条就是,行得通! 但是怎么取出来呢? 用ParentUnitID排序? 但是实际生活中,部门可能调整或归并,并不总是 UnitID > ParentUnitID. 所以需要一个类似于 标识列的参照物: Declare @utid int -- the target unit ; With CTE_Unit_N

apt = Advanced Packaging Tool ar = archiver as = assembler awk = "Aho Weiberger and Kernighan" 三个作者的姓的第一个字母   bash = Bourne Again SHell bc = Basic (Better) Calculator bg = BackGround bin = BINaries(binary)   cal = CALendar calendar cat = CATenat

dip的全称是Density-independent pixel,密度无关像素.很多地方误认为是device independent pixel,即设备无关像素.这是错误的. 因为dip也就是dp只能做到密度无关,无法做到设备无关.因为设备无关必然牵涉到密度无关和尺寸无关.但dip无法保证尺寸无关. 具体地说,就是相同的dp值,只能保证在不同的密度下呈现一致的物理大小(即密度无关).若遇到尺寸不同的设备,就无法得到随着设备尺寸缩放的效果,即做不到尺寸无关.

JSTL的全称:JSP Standard Tag Library, jsp 标准标签库 JSTL的作用     提供给Java web开发人员一个标准通过的标签函数库和EL来取代传统直接在页面上嵌入java程序(Scription)的做法,以提高程序可读性,维护性和方便性 JSTL快速入门做法: 导入相应的jar包. 新建jsp的文件,引入标签库 < body> < h4> 使用jstl的set if  判断输出内容 </h4 > < c:set var= &qu

Linux常用命令英文全称与中文解释Linux系统(转)   Linux常用命令英文全称与中文解释Linux系统 man: Manual 意思是手册,可以用这个命令查询其他命令的用法. pwd:Print working directory 意思是密码. su:Swith user 切换用户,切换到root用户 cd:Change directory 切换目录 ls:List files 列出目录下的文件 ps:Process Status 进程状态 mkdir:Make directory 建

<a href="#">a 超级链接(anchor)</a>     <abbr title="abbreviation的简写">abbr 简写的(abbreviation)</abbr>     <acronym title="Jin Hua Tang is JHT">acronym 首字母缩略词(acronym) </acronym>     <address>

1.jar,war,ear(摘自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_54bb7b950100wnbb.html) Jar文件(扩展名为. Jar)包含Java类的普通库.资源(resources).辅助文件 (auxiliary files)等 War文件(扩展名为.War)包含全部Web应用程序.在这种情形下,一个Web应用程序被定义为单独的 一组文件.类和资源,用户可以对jar文件进行封装,并把它作为小型服务程序(servlet)来访问. Ear文件(扩展名为.E

CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络 http://baike.baidu.com/link?url=Wd-IGGgslfJemdpuT3Y0BUi88RPQYBCbztAVlo2RWSj66BbbeXGiEWEIKPWxwt3MeIgAXUK-tdg1u2lIkj5feq

html标签全称和功能介绍,里面有些大家不常用的,主要是方便大家查找检索   按字母顺序排列 DTD:指示在哪种 XHTML 1.0 DTD 中允许该标签.S=Strict, T=Transitional, F=Frameset. 标签 全称 描述 DTD <!--...--> 定义注释. STF <!DOCTYPE> 定义文档类型. STF <a> anchor 定义锚. STF <abbr> abbreviation 定义缩写. STF <acro

在最优化算法研究中按时间先后顺序出现了许多算法包括如下几种,这里介绍下他们的全称和英文名称: 1.最速下降法(Gradient descent) 2.牛顿法(Newton method) 3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4.拟牛顿法(Quasi-Newton),其有很多变种: (1)DFP(Davidon.Fletcher.Powell三人的首字母) (2)BFGS(布罗依丹(Broy-den,C. G.)以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Gold

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/18/1015/10/60075508_794857307.shtml http://w

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Linux命令英文全称   su = Swith user 切换用户,切换到root用户cat = Concatenate 串联uname = Unix name 系统名称df = Disk free 空余硬盘du = Disk usage 硬盘使用率chown = Change owner 改变所有者chgrp = Change group 改变用户组ps = Process Status 进程状态tar = Tape archive 解压文件chmod = Change mode 改变模式u

Linux常用命令全称 pwd:print work directory   打印当前目录 显示出当前工作目录的绝对路径 ps: process status(进程状态,任务管理器)    常用参数:-auxf ps -auxf 显示进程状态 df: disk free 其功能是显示磁盘可用空间数目信息及空间结点信息. du:Disk usage rpm:即RedHat Package Management rmdir:Remove Directory(删除目录) rm:Remove(删除目录或

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原论文:    http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理: One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成.后者对于训练时间而言能更有效地执行,并在Catboost中执行. 类别特征: 为了减少过拟合以及使用整个数据集进行训练,Catboost使用更有效的策略. 1.对输入的观察值的集合进行随机排列,生成多个随机排列: 2.给定一个序列,对于每个例子,对于相同类别的例子我们计算平均样本值: 3.使用