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

上一篇我们学习和实现了CART(分类回归树),不过主要是针对离散值的分类实现,下面我们来看下连续值的cart分类树如何实现 思考连续值和离散值的不同之处: 二分子树的时候不同:离散值需要求出最优的两个组合,连续值需要找到一个合适的分割点把特征切分为前后两块 这里不考虑特征的减少问题 切分数据的不同:根据大于和小于等于切分数据集 def splitDataSet(dataSet, axis, value,threshold): retDataSet = [] if threshold == 'lt

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:34(递归 获取连续值问题) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

# 2.1处理缺失值,连续值用均值填充 continuous_fillna_number = [] for i in train_null_ix: if(i in continuous_ix): mean_v = df_train[i].mean() continuous_fillna_number.append(mean_v) df_train[i] = df_train[i].fillna(mean_v) np.save("continuous_fillna_number.npy"

找连续数 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1033    Accepted Submission(s): 371 Problem Description 小度熊拿到了一个无序的数组,对于这个数组,小度熊想知道是否能找到一个k 的区间,里面的 k 个数字排完序后是连续的. 现在小度熊增加题目难度,他不想知道是否有这样的 k

目标:解决北京河流矢量polygon 转栅格的问题 设置栅格大小和影像一致30*30----结果发现,因为cell过大,原本连续的是矢量面变得不连续了,特别细的河流会出现间断(如下图所示): 1号 网上搜索矢量转栅格出现空白的问题大多是由于矢量拓扑关系有问题导致,所以需要拓扑检查等,但我这个是因为河流太细,算法可能缺少种子点了. 检验这个想法的方式:将cell设置成10*10,然后看有无间断----结果如下图果然很完美 2号 改进方法1:将cell大小为10的栅格数据--进行重采样为30大小的-

--从10001起,借用生成的行号,批量编号表记录 ; update t1 set t1.newNo=t2.newNo from student t1 join (select id, (row_number() over(order by id) + @start) newNo from student) t2 on t1.id=t2.id

引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力.提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost.XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法.这很简单,因为他极其强大.但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练. 绝大多数人可能对 Light Gradient Boosting 不熟悉,但是读完本文后你就会对他们很熟悉.一个很自然的问题将进入你的思索:为什么又会出现另一个提升

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,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳

引言 GBDT已经有了比较成熟的应用,例如XGBoost和pGBRT,但是在特征维度很高数据量很大的时候依然不够快.一个主要的原因是,对于每个特征,他们都需要遍历每一条数据,对每一个可能的分割点去计算信息增益.为了解决这个问题,本文提出了两个新技术:Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)和Exclusive Feature Bundling(EFB). Histogram-based Algorithm 基于直方图的方法比基于预排序的方式要更加高效,这里对这

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

首先声明,LightGBM是针对大规模数据(样本量多,特征多)时,对XGBoost算法进行了一些优化,使得速度有大幅度提高,但由于优化方法得当,而精度没有减少很多或者变化不大,理论上还是一个以精度换速度的目的.如果数据量不大,那就对XGBoost没有什么优势了. 我认为有这几点: 1.GOSS(Gradient-based One-Side Sampling),基于梯度的单侧采样,对训练样本的采样. 如原始训练数据100w,高梯度数据有1w,那么会计算 1w+随机选择b%*余下的99w数据,然后

题意:有两种操作 1,从左往右找一个区间是 D 的连续序列,然后覆盖,返回区间最前面的数,如果没有输出0 2, 释放从L开始连续D的区间 分析:就是从左往右查找一个D的连续区间,可以使用三个值操作lsum,rsum,sum,分别是从左往右的最大连续值,从右往左的最大连续值,整个区间的最大连续区间,与(I - Tunnel Warfare - hdu 1540)有些类似,不过更新时候是不一样的,这个sum单纯的保存最大连续区间 ***********************************

函数的return 语句只能返回一个值,可以是任何类型. 因此,我们可以“返回一个 tuple类型,来间接达到返回多个值 ”. 例:   x 除以 y 的余数与商的函数 def    F1 ( x, y ):          a = x % y          b = (x-a) / y          return ( a,b )     # 也可以写作 return a, b (c, d )= F1( 9, 4)        # 也可以写作 c , d = F1 ( 9, 4 ) p

Given a binary array, find the maximum number of consecutive 1s in this array. Example 1: Input: [1,1,0,1,1,1] Output: 3 Explanation: The first two digits or the last three digits are consecutive 1s. The maximum number of consecutive 1s is 3.  Note:

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征

基于Oracle: 题:编写一个 SQL 查询,查找所有至少连续出现三次的数字. +----+-----+ | Id | Num | +----+-----+ | 1 | 1 | | 2 | 1 | | 3 | 1 | | 4 | 2 | | 5 | 1 | | 6 | 2 | | 7 | 2 | +----+-----+ 例如,给定上面的 Logs 表, 1 是唯一连续出现至少三次的数字. +-----------------+ | ConsecutiveNums | +-----------

题目描述 输入只有0和1的数组(长度为正整数,且<10000),找到最大的连续1的个数 比如[1,1,0,1,1,1],输出3 思路 遍历数组,统计当前连续个数curCount和最大连续值maxCount.If当前数组值为1,则curCount++:否则(值为0)比较curCount和maxCount,看是否需要替换,并把curCount置0 最后返回maxCount 错误:对于[1]这种边界条件没有考虑完全.这种时候上面的逻辑会输出0,而应该是1.也就是结束的时候需要增加一个比较,万一如果最后