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…

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release…

这里和大家分享一下JVM参数调优的八条经验,JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,相信通过本文的学习你对JVM参数调优有新的认识. 实例讲解JVM参数调优的八条经验 本文将介绍JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种 情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

原文来自:http://bbs.csdn.net/topics/310110257 本文只做整理记录,供个人学习. 1 JVM参数调优是个很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行Full GC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了. 要想配置好JVM参数,需要对年轻代.年老代.救助空间和永久代有一定了解,还要了解jvm内存管理逻辑,最终还要根据自己的应用来做调…

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在…

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的…

Nginx的配置文件是一个纯文本文件,它一般位于Nginx安装目录的conf目录下,整个配置文件是以block的形式组织的.每个block一般以一个大括号“{”来表示.block 可以分为几个层次,整个配置文件中Main命令位于最高层,在Main层下面可以有Events. HTTP等层级,而在HTTP层中又包含Server层,即server block, serverblock中又可分为location层,并且一个server block中可以包含多个location block. nginx配…

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要: 转载:http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据. 构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提…

1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重要参数参数. 总结可知cached中的脏数据满足如下几个条件中一个或者多个的时候就会被pdflush刷新到磁盘: (1)数据存在的时间超过了dirty_expire_centisecs(默认30s)时间 (2)脏数据所占内存 /(MemFree + Cached - Mapped) > dirty_background_ratio.也就是说当脏数据所占用的内存占(MemFre…