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

http://blog.csdn.net/lovethRain/article/details/67634803 GOAP 的主要逻辑: 1.Agent的状态机初始化Idle状态 2.Idel状态根据IGoap提供的数据,通过Planer得到最优路线 3.Agent的状态机转换状态到PerformAction状态 4.PerformAction状态解析路线,执行路线的动作队列 5.如果动作需要到范围内,切换到MoveTo状态移动到目标范围,否则执行动作队列 6.当全部动作执行完毕,告诉IGoap

http://blog.csdn.net/lovethrain/article/details/67632033 本系列文章内容部分参考自:http://gamerboom.com/archives/83622 什么是GOAP?    引用原文的一句话 : 目标导向型行动计划(简称GOAP)是一种能够轻松呈现给你的代理选择的AI系统,也是帮助你可以无需维持一个庞大且复杂的有限状态机而做出明智的决策的机器. 用处: 以前我们经常使用FSM有限状态机来实现AI系统,但是当一个游戏的AI行为非常庞大的

源码地址:http://pan.baidu.com/s/1dFwzmfB 这篇我们使用上篇文章写的GOAP框架来完成一个实例: 实例内容: AI有10HP, 需要去站岗,站岗完成扣5HP 当HP<=5必须去补充HP,找到HP球补充HP,每个HP球补充5HP 根据GOAP框架逻辑推断出需要:AI数据提供者,站岗Action,补充HPAction,HP点脚本,站岗点脚本, AI属性脚本 主要脚本: AI数据提供者 [csharp] view plain copy public class Worke

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

写在前面: LightGBM 用了很久了,但是一直没有对其进行总结,本文从 LightGBM 的使用.原理及参数调优三个方面进行简要梳理. 目录 开箱即用 quickstart sklearn 接口 增量学习 原理 回顾Xgboost LightGBM 直方图算法 Leaf-wise 生长 类别型特征支持 并行支持 不均衡数据处理 参数调优 参数说明 核心参数 超参 调优 自动调参 特征重要性 references 开箱即用 quickstart 使用 LightGBM 官方接口,核心步骤 定义

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策

一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频

1.决策树算法是一种非参数的决策算法,它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断,最终决策出所需要预测的结果.它既可以解决分类算法,也可以解决回归问题,具有很好的解释能力.另外,对于决策树的构建方法具有多种出发点,它具有多种构建方式,如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题. 具体在sklearn中调用决策树算法解决分类问题和回归问题的程序代码如下所示: #1-1导入基础训练数据集import numpy as npi

前面的话 HTTP并不是独自运行在网上的.很多协议都会在HTTP报文的传输过程中对其数据进行管理.HTTP只关心旅程的端点(发送者和接收者),但在包含有镜像服务器.Web代理和缓存的网络世界中,HTTP报文的目的地不一定是直接可达的 重定向技术通常可以用来确定报文是否终结于某个代理.缓存或服务器集群中某台特定的服务器.重定向技术可以将报文发送到客户端没有显式请求的地方去.本文将详细介绍重定向技术以及负载均衡 总括 由于HTTP应用程序需要可靠地执行HTTP事务,最小化时延,并且节约网络带宽,所以

Behavior Selection Algorithms An Overview Michael Dawe, Steve Gargolinski, Luke Dicken, Troy Humphreys, and Dave Mark 翻译:TraceYang,钱康来 4.1 介绍     当家用机玩家对他们购买的游戏要求更高的时候,为游戏编写AI系统变得越来越难了.同时,一些移动平台的小游戏也突然开始活跃了,这使得让AI程序员知道如何在短时间内获得最佳的行为变得重要起来.     即使是强力的

和钱康来合作翻译的AI PRO 1和2 系列,计划是一周一篇,先捡着有意思的翻,对那篇有兴趣也可以留言给我优先翻译,希望都翻译好后有机会成书吧,有兴趣一起翻译的也可以联系我. 游戏人工智能是什么( What Is Game AI)? Kevin Dill   1.1 介绍    游戏AI就是目的就是为玩家创作出让人信服的体验,我们使用的每项技术,窍门以及算法,都是为了实现这个目标.维基上给予人工智能(AI,Artificial Intelligence )的定义是:"智能代理(智能主体,inte

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化.模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便.下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器. 首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口. 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计. 1．确定模糊控制

#9. [UTR #1]vfk的数据 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://uoj.ac/problem/9 Description UOJ上,由于一群人开心的在hack着,有的题的测试数据都有10000组了! 为了处理这些数据,vfk决定把这道题所有输入数据都弄出来,每个数据给个编号,比如uoj1.in, uoj2.in. 这些编号是随机的,可以不连续,比如三组数据分别叫uoj1.in, uoj100.in, uoj2014.i

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

直到6一个月2号下午12时00,华为长达一个月的德州扑克锦标赛落下帷幕也被认为是. 我们的团队一直共同拥有3民,间.一个同学(吴)负责算法设计,一个同学(宋)负责分析消息,而我负责的实现框架设计和详细的决策算法.离5报名早年1月开始,要设置环境,设计框架,任务分工,以及各个模块代码的编写.从我个人的感觉来看,整个过程能够说是一个比較艰辛的历程. 德州扑克是一种棋牌类游戏.属于一种博弈过程,起先我对这个游戏没有不论什么的了解,最多的也仅仅是在影视题材里面见过,可是详细的游戏规则并不懂.而正是在这种

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 受限于单个Device的计算能力和存储大小,许多深度学习模型都有着使用模型分片或相关策略的需求.模型分片的本质是将模型和相关的计算切分到不同的Device,这样做不但可以解决单个Device放不下大模型的问题,还有可能有计算加速的收益.在深度学习框架方面,显然TensorFlow比Caffe具有更高的灵活性,这主要得益于TensorFlow的Placement机制.Place

1 出发点:企业IT系统建设普遍面临的问题和处境 很多企业面临的问题和处境: 『烟囱式』系统建设模式. 当业务部门提出业务需求,信息中心部门进行系统集成商的招投标,再进入到需求收集.需求分析.开发.测试.上线的项目周期中.某种程度上,每个新系统的上线都预示着一座新的烟囱矗立而成.这种完全基于业务需求建设系统的方式,已经成为过去20多年企业建设IT系统的标准流程,导致IT系统建设早的企业内部系统烟囱林立.这正是今天很多企业面临互联网转型难的根结所在. 它带来三大弊端: 重复功能建设和维护带来的重复

读懂SAP Leonardo物联网平台 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81903290 本文比较系统.全面地介绍了SAP Leonardo IoT平台,全文总共分为6部分: 1.连接与赋能 – SAP Leonardo IoT 2.边缘层 – SAP Leonardo Edge 3.平台层 – SAP Leonardo Foundation 4.应用层 – SAP Leonardo Applications 5.桥接层

Apache HTTP Server(简称Apache)是Apache软件基金会的一个开放源码的网页服务器,可以在大多数计算机操作系统中运行,由于其多平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一.它快速.可靠并且可通过简单的API扩展,将Perl/Python等解释器编译到服务器中.[2] Apache 的进程名字是 httpd Apacheweb服务器软件拥有以下特性: Apache Server配置界面 Apache Server配置界面 1.支持最新的HTTP/1.1通信协议