1. LightGBM是什么东东 不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次.知乎上有近千人关注"如何看待微软开源的LightGBM?"问题,被评价为"速度惊人","非常有启发","支持分布式","代码清晰易懂","占用内存小"等. LightG

在前面两篇文章中,我们用一个框架梳理了各大优化算法,并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题.那么,在实践中我们应该如何选择呢? 本文介绍Adam+SGD的组合策略,以及一些比较有用的tricks. 回顾前文: Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (2) 不同优化算法的核心差异:下降方向 从第一篇的框架中我们看到,不同优化算法最核心的区别,就是第三步所执行的下降方向: 这个式子中,前半部分是实际的学习率(也即下降步长)

算法导论的第四章对于divide-conquer进行了阐述, 感觉这本书特别在,实际给出的例子并不多,更多其实是一些偏向数学性质的分析, 最重要的是告诉你该类算法分析的一般性策略. 估计 首先是估计算法的时间复杂度,这里我感觉大多数情况下该类算法的时间复杂度可以由两种策略来完成. master method 这种方式简单, 准确, 个人认为一般能用这种尽量使用这种. 对于常数 a >= 1, b > 1, T(n) = a T ( n / b ) + f(n), 也就是说算法T对于规模为n的问

Memcached 作用与使用 基本介绍 1,对于缓存的存取方式,简言之,就是以键值对的形式将数据保存在内存中.在日常业务中涉及的操作无非就是增删改查.加入缓存机制后,查询的时候,对数据进行缓存,增删改的时候,清除缓存即可.这其中对于缓存的闭合就非常重要,如果缓存没有及时得到更新,那用户就会获取到过期数据,就会产生问题. 2,对于单一业务的缓存管理(数据库中只操作单表),只需生成一个key,查询时,使用key,置入缓存:增删改时,使用key,清除缓存.将key与表绑定,操作相对简单. 3,但是在

概念 LRU(least recently used)就是将最近不被访问的数据给淘汰掉,LRU基于一种假设:认为最近使用过的数据将来被使用的概率也大,最近没有被访问的数据将来被使用的概率比较低. 原理 LRU一般通过链表形式来存放缓存数据,新插入或被访问的数据放在链表头部,超过一定阈值后,自动淘汰链表尾部的数据.下图很形象的说明了LRU缓存淘汰过程.(图片来自网络) 步骤: 1.新插入A, 将A放置在队列头部 2.新插入B, 将B放置在队列头部, A自动推举次席. 3.新插入C, 将C放置在队列

https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83040541

按一般教程中出现的例子理解: 简单工厂模式:客户端传一个条件进工厂类,工厂类根据条件创建相应的产品类对象,并return给客户端,供客户端使用.即客户端使用的是工厂类生产的产品对象. 策略模式:客户端创建一个Context类对象a(可以看作是工厂模式中工厂类),创建一个策略对象并传参给对象a,然后客户端使用a对象的某些方法来使用前面传参进来的策略,即客户端是通过a对象使用策略的. 简单的说, 1.工厂模式根据条件生产出产品给客户端用.而策略模式是客户端使用传参给Context的策略(你也可以理成

主键生成策略 sequence 数据库端 native 数据库端 uuid  程序端 自动赋值 生成的是一个32位的16进制数  实体类需把ID改成String 类型 assigned  程序端 需手动给值 <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://

以前听到这几个名词时,总是搞混淆,今天花点时间来记录这几个名词的大概区别,方便以后自己查看. http隧道与https http隧道:“HTTP隧道技术”就是把所有要传送的数据全部封装到HTTP协议里进行传送https:是以安全为目标的HTTP通道,简单讲是HTTP的安全版.即HTTP下加入SSL层,HTTPS的安全基础是SSL,因此加密的详细内容就需要SSL HTTPS和HTTP的区别: https协议需要到ca申请证书,一般免费证书很少,需要交费. http是超文本传输协议,信息是明文传输,

商城里边.虚拟币抵扣问题解决方案 虚拟币抵扣规则,按照以下规则执行: 1.如果一个订单包含多款商品,且均支持虚拟币抵扣时:   优先按照最大化使用虚拟币进行全额抵扣原则进行抵扣,若抵扣后用户虚拟币账号仍有余额可以使用,且仍有未抵扣的商品,则继续抵扣剩余未抵扣商品中最小抵扣额度的商品:   示例:   1)用户虚拟币账户余额650,下单购买5款商品(A.B.C.D.E),5款商品分别可抵扣最大金额为(A->100,B->200,C->300,D->400,E->500)此时抵扣

PHP 获取给定值的最优组合 方法 -   (蓝洛提供,博客地址: www.zhaorui.info) <?php ini_set('error_reporting','E_ALL^E_NOTICE'); $arr2 = array( 0 => array( 'id'=>'1', 'cur' => '15', 'cash' => '2' ), 1 => array( 'id'=>'2', 'cur' => '20', 'cash' => '2' ),

策略是面向问题的,算法是面向实现的. 一.不同算法策略特点小结 1.贪心策略 贪心策略一方面是求解过程比较简单的算法,另一方面它又是对能适用问题的条件要求最严格(即适用范围很小)的算法. 贪心策略解决问题是按一定顺序,在只考虑当前局部信息的情况下,就做出一定的决策,最终得出问题的解. 即:通过局部最优决策能得到全局最优决策 2.递推策略 递推也是由当前问题的逐步解决从而得到整个问题的解,依赖于信息间本身的递推关系,每一步不需要决策参与到算法中,更多用于计算 3.递归策略 递归常常用于分治算法.动

       接着上一篇文章常见算法的mapreduce案例(1)继续挖坑,本文涉及到算法的基本原理,文中会大概讲讲,但具体有关公式的推导还请大家去查阅相关的文献文章.下面涉及到的数据挖掘算法会有:Logistict 回归,SVM算法,关联规则apriori算法,SlopeOne推荐算法,二度人脉社交推荐算法   logistict regression的map-reduce        逻辑回归作为经典的分类算法,工业界也是应用的非常广泛(点击率预估,广告投放等),貌似大部分互联网公司都会用

EM算法理解的九层境界 EM 就是 E + M EM 是一种局部下限构造 K-Means是一种Hard EM算法 从EM 到 广义EM 广义EM的一个特例是VBEM 广义EM的另一个特例是WS算法 广义EM的再一个特例是Gibbs抽样算法 WS算法是VAE和GAN组合的简化版 KL距离的统一 第一层境界, EM算法就是E 期望 + M 最大化 最经典的例子就是抛3个硬币,跑I硬币决定C1和C2,然后抛C1或者C2决定正反面, 然后估算3个硬币的正反面概率值. &amp;amp;amp;amp;a

一.前言 本篇主要针对牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理及应用>第六章第五节中直方图统计相关类容进行总结,包括代码实现及 基于Modelsim的仿真.书读百遍,其意自现. 2020-03-09 22:16:07 二.基于FPGA的直方图算法统计原理 设计难点: (1)统计工作至少要等到当前图像“流过”之后才能完成.此限制决定了我们不可能对统计工作进行流水统计和输出. (2)必须对前期的统计结果进行缓存. (3)在下一次统计前需要将缓存结果清零. 在直方图统计中,我们一般选择片内双口RAM作

LightGBM算法总结 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 阅读数:2360 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2

LightGBM算法的特别之处 自从微软推出了LightGBM,其在工业界表现的越来越好,很多比赛的Top选手也掏出LightGBM上分.所以,本文介绍下LightGBM的特别之处. LightGBM算法在模型的训练速度和内存方面都有相应的优化. 基于树模型的boosting算法,很多算法比如(xgboost 的默认设置)都是用预排序(pre-sorting)算法进行特征的选择和分裂. 首先,对所有特征按数值进行预排序. 其次,在每次的样本分割时,用O(# data)的代价找到每个特征的最优分割

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

原文:https://blog.csdn.net/niaolianjiulin/article/details/76584785 前者的含义是轻量级,GBM:梯度上升机. 相较于xgboost: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 xgboost的缺点: 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装进内存则会限制训练数据的大小:如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间. 预排序方法(pre-sorted):首先,空间消耗大.这

策略模式说明 定义: 封装一系列的算法,使得他们之间可以相互替换,本模式使用算法独立于使用它的客户的变化. 说明:策略模式,是一种组织算法的模式,核心不在于算法,而在于组织一系列的算法,并且如何去使用它:策略模式作用在于,行为实现的不可预见,面对这样的一种变化,我们得思考如何使用程序好维跟扩展,并使得客户很好的使用算法的方式: 策略模式 使用要注意它 "变化" 的一面,策略模式就是来解决这个 变化 问题的. 比如商场买卖的价格或促销问题,如果不使用模式,就可能只是 把“所有”的情况用

策略模式 策略模式(Strategy):将定义的一组算法封装起来,使其相互之间可以替换.封装的算法具有一定的独立性,不会随客户端变化而变化. 其实策略模式在我们生活中可应用的地方还是比较多的,比如在商城搞促销的时候,会有很多打折的情况比如5折呀,7折呀,还会有各种返利,比如满200-100这类的活动,这种场景,我们的策略模式就可以应用上去 示例演示 //创建折扣策略对象 var DiscountStrategy = function() { //创建内部算法对象 var stragtegy =