GBDT 多分类源码

2024-09-02

【Python机器学习实战】决策树与集成学习（四）——集成学习（2）GBDT

本打算将GBDT和XGBoost放在一起,但由于涉及内容较多,且两个都是比较重要的算法,这里主要先看GBDT算法,XGBoost是GBDT算法的优化和变种,等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法前面说到,提升树是每次训练将上一次训练的残差作为本次训练的样本,找出最优的决策树的过程,然后将所有模型进行叠加的过程.同样,GBDT也是一种前向加法算法模型,不同于提升树的是,GBDT每次将残差

Django Rest Framework源码剖析(一)-----认证

一.简介 Django REST Framework(简称DRF),是一个用于构建Web API的强大且灵活的工具包. 先说说REST:REST是一种Web API设计标准,是目前比较成熟的一套互联网应用程序的API设计理论.REST这个词,是Roy Thomas Fielding在他2000年的博士论文中提出的.Fielding是一个非常重要的人,他是HTTP协议(1.0版和1.1版)的主要设计者.Apache服务器软件的作者之一.Apache基金会的第一任主席.所以,他的这篇论文一经发表,就

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构

SDWebImage源码解读之分类

第十一篇前言我们知道SDWebImageManager是用来管理图片下载的,但我们平时的开发更多的是使用UIImageView和UIButton这两个控件显示图片. 按照正常的想法,我们只需要在他们的分类中,通过SDWebImageManager把图片下载下载之后,再进行赋值就行了.但这样的设计并不是最好的设计,我们在准备提供一项功能的时候,应该要尽可能的弄明白这个功能的使用者是谁?这些使用者的共同点是什么? UIImageView和UIButton这两个控件都继承自UIView.那么我们是

分类导航菜单的制作（附源码）--HTML

不多说,直接贴代码哈!有疑问,可追加评论哈! demo.html: <!DOCTYPE html><html> <head> <title>分类导航菜单</title> <meta charset="utf-8"> <meta name="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"> <meta name=&

一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图简单解释一下这个图,每个word经

图片按日期分类和查看程序（WPF开发）(附源码)

手机方便了我们的生活,可以随时随地拍摄.越来越多的图片堆砌在电脑里.看到杂乱无章的图片,实在感到头痛.手动整理太复杂.基于此,我写了一个小程序,可以将图片按日期整理和查看.按日期查看图片,回忆过去的点点滴滴! 手机拍摄图片时,图片文件会存储拍摄时间,也就是exif信息.通过读取exif信息,可以知晓拍摄时间,程序就是根据该值排序的.查看文件的属性可以看到如下信息: 这个程序有两个功能:按日期整理图片,按日期查看图片. 1 按日期整理图片功能选项:选择图片存放目录,整理后目录.分类依据:就是分类

GBDT源码剖析

如今,GBDT被广泛运用于互联网行业,他的原理与优点这里就不细说了,网上google一大把.但是,我自认为自己不是一个理论牛人,对GBDT的理论理解之后也做不到从理论举一反三得到更深入的结果.但是学习一个算法,务必要深入细致才能领会到这个算法的精髓.因此,在了解了足够的GBDT理论之后,就需要通过去阅读其源码来深入学习GBDT了.但是,网上有关这类资料甚少,因此,我不得不自己亲自抄刀,索性自己从头学习了一下GBDT源码.幸好,这个算法在机器学习领域中的其它算法还是非常简单的.这里将心得简单分享,

Netty源码分析第5章(ByteBuf)---->第2节: ByteBuf的分类

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第二节: ByteBuf的分类上一小节简单介绍了AbstractByteBuf这个抽象类, 这一小节对其子类的分类做一个简单的介绍 ByteBuf根据不同的分类方式, 会有不同的分类结果我们首先看第一种分类方式: 1.Pooled和Unpooled: pooled是从一块内存里去取一段连续内存封装成byteBuf 具体标志是类名以Pooled开头的ByteBuf, 通常就是Pooled类型的ByteBuf, 比如: PooledDirectByte

源码分析——迁移学习Inception V3网络重训练实现图片分类

1. 前言近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优模型的服务化模型服

NLP大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)

NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码) 七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名.当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖.看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试.结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名. 1. 比赛介绍这是一个文本多分类的问题:目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训

iOS仿抖音节拍界面、Swift，MVVM架构完整项目、日历demo、滚动切换分类等源码

iOS精选源码在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法日历-基本功能都有的日历选择日期上下月动画仿抖音卡节拍界面垂直.水平方向皆可滚动.header悬浮的列表视图 Auto Layout中Stack View的使用 swift,MVVM,Moya,SwiftyJSON,完整项目,高仿,精品高仿腾讯视频.支付宝垂直滚动切换分类视图 KSWebView:最强大的WKWebView继承者纯swift实现日历Demo 简单易用的弹出菜单(类似QQ) iOS优质博客 iOS 利用

详解Java锁的升级与对比（1）——锁的分类与细节（结合部分源码）

前言之前只是对Java各种锁都有所认识,但没有一个统一的整理及总结,且没有对"锁升级"这一概念的加深理解,今天趁着周末好好整理下之前记过的笔记,并归纳为此博文,主要参考资源为<Java并发编程的艺术>与<Java多线程编程核心技术>,有需要的朋友可以私信评论我,这个是有书签的PDF电子版! 一.Java锁的分类及简单介绍平时大家都知道的锁一般都有:CAS锁,synchronized锁,ReentranLock锁等,但是并没有了解各自的用处与一些细节,这里用X

JDK源码包结构分类

最近查看JDK源码时,无意间发现几个类在陌生包里:com.sun.*.sun.*.org.*,google了一把总结了下以备他人搜索,如内容有误欢迎指正! Jre库包含的jar文件(jdk1.6):resources.jar.rt.jar.jsse.jar.jce.jar.charsets.jar.dnsns.jar.localedata.jar等共10个jar文件,其中resource.jar为资源包(图片.properties文件):rt.jar为运行时包,子包结构如下图:

实例源码--Android底部功能分类Tab使用实例

下载源码技术要点: 1.底部功能布局实例 2.TAB使用详细实例 3.详细的源码注释 ...... 详细介绍: 1. 底部功能布局实例底部功能布局是开发过程中常用到布局,本实例用TAB的方式实现了一套底部功能布局 2.TAB使用详细实例本地套源码详细的介绍了TAB的使用 3.源码目录运行效果:

Hadoop源码分类概要整理

最近突然觉得, 很多掌握的都还是很浅的原理,需要更深入细粒度去了解整个分布式系统的运转机制.于是..开始作死而又作死而又作死的源码之旅. Hadoop包的功能总共有下列几类: tool:提供一些命令行工具,如DistCp,archive mapreduce,:Hadoop的Map/Reduce实现 filecache:提供HDFS文件的本地缓存,用于加快Map/Reduce的数据访问速度 fs:文件系统的抽象,可以理解为支持多种文件系统实现的统一文件访问接口 hdfs:HDFS,Hadoop的分

iOS动画效果集合、通过摄像头获取心率、仿淘宝滑动样式、瀑布流、分类切换布局等源码

iOS精选源码动画知识运用及常见动画效果收集较为美观的多级展开列表 MUImageCache -简单轻量的图片缓存方案 iOS 瀑布流之栅格布局一用就上瘾的JXCategoryView iOS 仿支付宝首页滑动样式 KSSegmentedControl渐变反色的选项卡切换-Swift版本通过手机摄像头获取心率值 iOS优质博客 iOS:一用就上瘾的BottomSheetView 项目中有类似于外卖软件的已点菜品列表,类似于下图:meituan.gif可以看到列表的显示与隐藏,都只能通过按

数据结构与算法系列2 线性表链表的分类+使用java实现链表+链表源码详解

数据结构与算法系列2.2 线性表什么是链表? 链表是一种物理存储单元上非连续,非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表的链接次序实现的一系列节点组成,节点可以在运行时动态生成,每个节点包括两个部分,一个是村粗数据元素的数据域,一个是存储指针的指针域,相比于线性表顺序结构,操作复杂.由于不必须按照顺序存储,链表在插入的时候可以达到o(1)的复杂读,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O

xgboost 源码学习

官方代码结构解析,README.MD XGboost 回归时,损失函数式平方误差损失分类时,是对数自燃损失: Coding Guide ====== This file is intended to be notes about code structure in xgboost Project Logical Layout // 依赖关系,IO -> LEANER(计算梯度并且传导给GBM)-> GBM(梯度提升) -> TREE(构建树的算法) ======= * Dependen

Alink漫谈(十八) ：源码解析之多列字符串编码MultiStringIndexer

Alink漫谈(十八) :源码解析之多列字符串编码MultiStringIndexer 目录 Alink漫谈(十八) :源码解析之多列字符串编码MultiStringIndexer 0x00 摘要 0x01 概念 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 Add Index to Token 4.1 合并计算单词个数 4.1.1 打散输入数据 4.1.2 分组计算个数 4.2 合并计算单词个数 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测 0xFF 参考 0

Alink漫谈(十九) ：源码解析之分位点离散化Quantile

Alink漫谈(十九) :源码解析之分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析之分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测

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