Lightgbm基本原理介绍 - Y学习使我快乐V的博客 - CSDN博客 1 传统的boosting 算法需要对每个特征都要扫描所有的样本点来选择最好的切分点，这是非常耗时的。为了解决这种大样本高纬度数据的环境下耗时的问题，Lgb 使用了 如下两个解决方法： 一是GOSS(基于梯度的单边采样） ，不是使用所用的样本点来计算梯度，而是对样本进行采样来计算梯度； 二是EFB(互斥特征捆绑） ，这里不
LG gram系列笔记本作为常年霸占“笔记本便携排行榜”榜首的产品，在陆续推出了13寸、14寸、15.6寸版本之后，LG又带来了17寸版本的gram系列新产品gram17Z90。LG 笔记本电脑 gram17Z90 测评 LG-gram17Z90N-V.56 17英寸WQXGA雷电3 十代酷睿i5-1035G7 轻薄笔记本电脑轻于时代 超越所见Windows
LGB： 1、lgb.Dataset()train_data = lgb.Dataset(data, label=label, feature_name=['c1', 'c2', 'c3'], categorical_feature=['c3'], weight=w )
LightGBM 可以直接使用 categorical features（分类特征）作为 input（输入）. 它不需要被转换
population_size : 整数，可选(默认值=1000)种群规模(每一代个体数目即初始树的个数)。generations : 整数，可选(默认值=20)要进化的代数。tournament_size : 整数，可选(默认值=20)进化到下一代的个体数目(从每一代的所有公式中，tournament_size个公式会被随机选中，其中适应度最高的公式将被认定为生存竞争的胜利者，进入下一代。tou
目录1. 默认参数下的GBDT与其它算法的对比2. 基于TPE对GBDT进行优化step1：建立benchmarkstep2：定义参数init需要的算法step3：定义目标函数、参数空间、优化函数、验证函数step4：训练贝叶斯优化器step5：修改搜索空间step6：继续修改搜索空间丰富的超参数为集成
参数参数说明boosting /boost/boosting_type用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbdt’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。可选参数有：gbdt’，使用梯度提升树rf’，使用随机森林‘goss’，使用单边梯度抽样算法，速度很快，但是可能欠拟合。objective用于指定学习任务及相应的学习目标，常用的可选参数
之前我对逻辑回归的认识只是停留在他预测出来的是概率，再根据概率对预测对象进行分类，但他的损失函数和正则化等概念都是一知半解，所以想通过这个小总结巩固这方面的知识。回顾第一个概念：Sigmoid函数/逻辑函数： 我们要预测的就是g(z)，g(z)也是决定我们预测对象去哪个类的概率值，当g(z)大于等于0.5时，该预测对象会归为1类，若小于0.5，则归为0类。需要注意的是，s
目录一、实现代码1.字段注解GdalExportField2.创建数据源3.wkt转GDAL几何4.设置要素核心方法5.实体对象LandDTO6.调用示例二、数据导出效果1.导出gdb效果 2.导出shapefile效果三、使用方法最近的项目遇到一个需要导出点、线、面、表导出gdb的业务需求，经过思考比较选择了使用GDAL，并且为了便于后续使用，基于注解反射编写了通用的数据导出工具类，只
OGNL（Object Graph Navigation language）OgnlContext：上下文对象，存在一个唯一的叫做根的对象（root），可以通过程序设定上下文当中的那个对象作为根对象。在OGNL中，如果表达式没有使用#号，那么OGNL会从根对象中寻找该属性对应的get方法，如果寻找的不是根对象中的属性，那么则需要以#号开头告诉OGNL，去寻找你所指定的特定对象中的属性。当使用OGN
机器学习监督算法的基本思路是 让拟合的模型尽量接近真实数据 。在这个过程可能存在两个截然相反的问题：过拟合和欠拟合。欠拟合是模型预测值与真实值之间误差较大，梯度下降就是讨论解决问题（求损失函数最小）。 而正则化则是探讨过拟合的问题。正则化通过降低模型的复杂性，达到避免过拟合的问题。损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种：L1正则化和L2正则化。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函
参考：lgbm的github:https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/Parameters.rst 代码来源参见我另一篇博客 网格搜索寻找超参数：from sklearn.model_selection import (cross_val_score, train_test_split,
随着互联网技术的发展，python这门语言被广泛使用，特别是在大数据与机器学习领域，他的优势特别明显。我相信，在不久的将来，python这门年轻而优美的语言也将会受到更多的追捧，会pthon编程的人将越来越吃香。现在自己也必须顺应时代发展，也开始研究数据算法与结构，机器学习相关的东西了。 这是我的第一篇关于数据方面的文章，也是这个博客账号的第一篇文章。文章内容虽然简单，但对于初学者来说却很实
智能干洗技术是一种使用现代技术来自动检测和清洁衣物的技术。它可以使用传感器和算法来识别衣物的材质、颜色和污渍，并根据这些信息来调整清洗过程，以保护衣物并使其保持清洁。智能干洗技术还可以使用智能手机应用程序来监控和调整清洗过程。目前有很多企业在研究智能干洗技术，其中一些主要的企业有：LG： LG推出了一种称为"SteamDryer"的智能干洗系统，它可以识别衣物的颜色和材质，并调整清洗过程以保护衣物
118:9奇葩比例 没有骁龙835【中关村在线】LGG6评测：中关村在线消息：LG在北京时间2017年2月26日19点MWC世界移动大会上发布了备受瞩目的旗舰手机LG G6，相对于去年发布的LG G5，G6取消了原本市场反馈较为一般的模块化设计，进而回归成了经典的造型，具体本机都有哪些令人叹为观止的亮点呢，下面就通过LG官网给出的信息一起来了解一下这款手机吧。LG G
【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合文章目录【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合1.基本概念1.1训练误差和泛化误差1.2训练集、验证集和测试集1.3 交叉验证1.4模型复杂度2. 多项式回归2.1 三次多项式回归（正常拟合）2.2 一元线性回归（underfitting）2.3 10次多项式（过拟合）
学习免疫检验几年了，有收获，有未知，记录学习过程，查漏补缺。定义：1.抗原：可诱导机体免疫系统产生免疫应答的物质。2.抗体：由机体免疫系统产生，可特异性结合某种物质的免疫球蛋白（并非所有免疫球蛋白都是抗体）。分IgG、 IgM、 IgE、 IgA、 IgD五个亚型。3.免疫检验：利用抗原、抗体之间的特异性结合来测定、分析特定物质的方法。4.免疫标记技术：用荧光素、酶、放射性同位素或电子致密物质等标
目录一、前言二、命令模式三、示例介绍四、结构与参与者五、简单的示例代码六、总结6.1 优缺点6.2 应用场景 一、前言本周参加了第十次设计模式研讨会，主题是命令模式，接下来我们来看看该模式的具体内容。二、命令模式命令模式：本质是对命令进行封装，将发出命令的责任和执行命令的责任分开。意图：将一个请求封装为一个对象，从而使我们可用不同的请求对客户进行参数化；比如，对请求排队或记录请求日志，以及支持可
# 使用 LGBMRegressor 进行回归分析
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升树（GBDT）算法，广泛应用于机器学习中。LGBMRegressor 是 LightGBM 提供的回归模型，可以用于解决各种回归问题。本文将介绍如何使用 LGBMRegressor 进行回归分析，提供详细的代码示例，并通过图示化的方式帮助大家理
优化问题描述优化优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值线性规划线性规划是指目标函数和约束都是线性的情况[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB) x：求得最优情况下变量的解 fval：求得最优目标值 f：目标函数的系数（符号按最小值标准，若目标是求解机
①如果你想正常安装在自己linux系统使用，那就./autogen.ch
./configure
make
make install四步安装就行，安装教程在上一篇有讲，后面所有的都不用看了。 ②如果需要安装到工控机里的linux系统，那就需要注意 首先需要source一下环境，针对新松工控机的windriver系统，是需要这条命令source /home/siasun/sdkExpo
