转自:http://gekie.iteye.com/blog/1086256 NSARRAY简单的使用 定义数组,遍历数组: 1 2 3 4 5 6 7 8 NSArray *array; array = [NSArray arrayWithObjects:@"one", @"two", @"three", @"four",nil];   int i; for(i = 0; i < [array count]; i++)…

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,…

1.原理 https://www.cnblogs.com/zhouxiaohui888/p/6008368.html 2.实战 xgboost中比较重要的参数介绍: (1)学习率:learning rate :一般设置比较低,0.1以下 (2)tree: max_depth min_child_weight subsample colsample_bytree gamma (3)正则化参数 lambda alpha (1)objective [ default=reg:linear ] 定义学习…

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT 地址和xgboost导读和实战 地址,希望对xgboost原理进行深入理解. 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt.了解gbdt可以看我这篇文章 地址,gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的,但有一个问题:第n颗树训练时,需要用到第n-1颗树的(近似)残差.从这个角度来看,gbdt比较难以实现分布式(ps:虽然难,依然是可以的,换个角度思…

XGBoost参数 转自http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 在运行XGboost之前,必须设置三种类型成熟:general parameters,booster parameters和task parameters: General parameters:参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster,常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model). Booster pa…

由于在工作中应用到xgboost做特征训练预测,因此需要深入理解xgboost训练过程中的参数的意思和影响. 通过search,https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/中有很详细的解释. 结合自身调参的运用,主要记录内容如下: 1.简介xgboost 2.参数理解 3.参数调优 xgboost参数 xgboost的参数可以分为三种类…

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点…

出处http://blog.csdn.net/a819825294 1.序 距离上一次编辑将近10个月,幸得爱可可老师(微博)推荐,访问量陡增.最近毕业论文与xgboost相关,于是重新写一下这篇文章. 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT.论文.一些网络资源,希望对xgboost原理进行深入理解.(笔者在最后的参考文献中会给出地址) 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt,两者都是boosting方法…

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战 地址,希望对xgboost原理进行深入理解. 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt.了解gbdt可以看我这篇文章 地址,gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的,但有一个问题:第n颗树训练时,需要用到第n-1颗树的(近似)残差.从这个角度来看,gbdt比较难以实现分布式(ps:虽然难,依然是可以的,换个角度思考…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快…