问题:win和mac平台运行相同的xgboost代码,效果不同? 解决:xgboost的参数colsample_bytree设置为1.…

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯…

一. 操作系统层面安全 对于数据库来说,安全很重要,本章将从操作系统和数据库两个层面对mysql的安全问题进行了解. 1. 严格控制操作系统账号和权限 在数据库服务器上要严格控制操作系统的账号和权限,在安装mysql时就要重视安全问题. (1) 锁定mysql用户. (2) 其它任何用户都采取独立的账号登录,管理员通过mysql专有用户管理mysql服务,或者通过 root su到mysql用户下进行管理. (3) mysql用户目录下,除了数据文件目录,其它文件和目录属主都改为root. 我本…

记录xgboost的快速安装方式,该方式适合pyhton3.5/3.6版本. 系统: win10 64bit python版本:3.6 1. 下载xgboost编译好的whl包 下载路径为:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost (该地址包含了python在windowns下扩展包) 请你根据自己python的版本以及你操作系统的版本来下载对应的whl包. 2. 安装xgboost 下载好后进入whl包的目录下执行,可以将下面的文件名…

目录 XgBoost算法 一.XgBoost算法学习目标 二.XgBoost算法详解 2.1 XgBoost算法参数 2.2 XgBoost算法目标函数 2.3 XgBoost算法正则化项 2.4 XgBoost算法最小化目标函数 2.5 XgBoost算法举例 三.XgBoost算法优缺点 3.1 优点 3.2 缺点 四.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen…

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…

xgboost是一个boosting+decision trees的工具包,看微博上各种大牛都说效果很好,于是下载一个,使用了一下,安装步骤如下. 第一步,编译生成xgboost.exe(用于CLI)以及xgboost_wrapper.dll(用于python).用vs打开xgboost-master源文件夹下的windows文件夹,打开解决方案,官方说明是需要使用x64,release,但是我的电脑是win 8.1 32位的,只好选择了win 32 选择"重新生成解决方案",发现有错…

@drsimonj here to show you how to use xgboost (extreme gradient boosting) models in pipelearner. Why a post on xgboost and pipelearner? xgboost is one of the most powerful machine-learning libraries, so there's a good reason to use it. pipelearner he…

Prepare the data 数据来自UCIhttp://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/credit-screening,一个信a用卡的数据,具体各项变量名以及变量名代表的含义不明(应该是出于保护隐私的目的),本文会用logit,GBM,knn,xgboost来对数据进行分类预测,对比准确率 预计的准确率应该是: xgboost > GBM > logit > knn Download the data datas…