# lightgbm和xgboost对比:

模型精度:lightgbm≈xgboost

收敛速度:lightgbm>xgboost

#

【集成学习】 lightgbm原理的更多相关文章

  1. 《机器学习Python实现_10_10_集成学习_xgboost_原理介绍及回归树的简单实现》

    一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgbo ...

  2. 《机器学习Python实现_10_09_集成学习_bagging_stacking原理及实现》

    介绍 前面对模型的组合主要用了两种方式: (1)一种是平均/投票: (2)另外一种是加权平均/投票: 所以,我们有时就会陷入纠结,是平均的好,还是加权的好,那如果是加权,权重又该如何分配的好?如果我们 ...

  3. 机器学习回顾篇(13):集成学习之AdaBoost

    .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...

  4. 【Python机器学习实战】决策树和集成学习(一)

    摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常 ...

  5. 集成学习之Boosting —— AdaBoost原理

    集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting.Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖关系,容易并行.Boosting则使用弱分类器,其个体学习器之间存在强依赖关系, ...

  6. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理

    集成学习之Boosting -- AdaBoost原理 集成学习之Boosting -- AdaBoost实现 集成学习之Boosting -- Gradient Boosting原理 集成学习之Bo ...

  7. 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现

    Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好.今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理.并在博文的后面附 ...

  8. 集成学习之Adaboost算法原理小结

    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是boostin ...

  9. 集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)

    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(bo ...

  10. 1. 集成学习(Ensemble Learning)原理

    1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random ...

随机推荐

  1. Hibernate抽取BaseDao

    package com.cky.dao; import org.hibernate.Query; import org.hibernate.Session; import org.hibernate. ...

  2. MySQL表损坏修复【Incorrect key file for table】

    今天机房mysql服务器异常关机,重新启动后报错如下: -- :: [ERROR] /usr/local/mysql/bin/mysqld: Incorrect key file for table ...

  3. linux按照进程名杀掉进程

    1.按照进程名杀掉进程 ps  -ef  | grep   sftp   | grep mysql  |grep -v grep | awk '{print("kill -9 ", ...

  4. 【卷积神经网络】对BN层的解释

    前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...

  5. SpringMVC两种处理器适配器

    1.实现Controller接口的处理器适配器 package com.xiaostudy; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import ...

  6. 解题报告:poj1061 青蛙的约会 - 扩展欧几里得算法

    青蛙的约会 writer:pprp Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 119716 Accepted: 25238 ...

  7. HTML中table的td宽度无法固定问题

    设置了 width="10%" 依然会被内容撑大, 加了 style="word-break:break-all;" 属性就好了.效果是内容自动回车. 此属性不 ...

  8. Grunt Part 1

    Grunt Part 1 Objectives and Outcomes In this exercise, you will learn to use Grunt, the task runner. ...

  9. Linux常用插件

    文件传输 虚拟机用xshell连接时,拖拽传输插件 yum install lrzsz setup界面化工具 yum install setuptool yum install ntsysv    # ...

  10. 9.深入理解AbstractQueuedSynchronizer(AQS)

    1. AQS简介 在上一篇文章中我们对lock和AbstractQueuedSynchronizer(AQS)有了初步的认识.在同步组件的实现中,AQS是核心部分,同步组件的实现者通过使用AQS提供的 ...