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

[题目] 输入一棵二元树的根结点,求该树的深度.从根结点到叶结点依次经过的结点(含根.叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度. 例如 10                                          /     \                                        6        14                                      /         /   \                      

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo

树型结构是一类重要的非线性数据结构,树是以分支关系定义的层次结构,是n(n>=0)个结点的有限集.关于树的基本概念不再作过多陈述,相信大家都有了解,如有遗忘,可翻书或去其他网页浏览以温习. 树中结点的最大层次数称为树的深度(Depth)或高度. 本文中以二叉树为例来讲述求树的深度的算法. 在算法开始之前,我们要有数据,即一棵树,树又是结点的集合.所以,应该先定义结点的数据结构(结点的基本属性和操作),然后再定义树的数据结构(树的基本属性和操作).本文的重点不是讲如何去创建树的数据结构,所以一切从

蒙特卡罗树搜索+深度学习 -- AlphaGo原版论文阅读笔记     目录(?)[+]   原版论文是<Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>,有时间的还是建议读一读,没时间的可以看看我这篇笔记凑活一下.网上有一些分析AlphaGo的文章,但最经典的肯定还是原文,还是踏踏实实搞懂AlphaGo的基本原理我们再来吹牛逼吧. 需要的一些背景 对围棋不了解的,其实也不怎么影响,因为只有feature e

时间限制:1s 内存限制:32MB 问题描述 数据结构中定义,树的高度为一棵树中所有节点的层次的最大值.现在yyy有一棵树请你帮他求出该树的高度. 输入描述 第一行一个整数T(1≤T≤20)表示数据组数. 对于每组数据第一行一个整数n(1≤n≤40000),表示树中节点数.其中结点1为根节点.接下来n行,第一个数[num]_i (1≤i≤n), 表示第i个结点的儿子数,接下来[num]_i个数,分别是第i个结点的儿子. 输出描述 对于每组数据,输出一行,一个整数表示该树的深度. 输入样例 1 5

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild

A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root. Input Specification: E

1 题目描述 输入一棵二叉树,求该树的深度.从根结点到叶结点依次经过的结点(含根.叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度. 2 思路和方法 深度优先搜索,每次得到左右子树当前最大路径,选择其中较大者并回溯.int len = left>right?left+1:right+1;    // 当前最大路径 3 C++ 核心代码 /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; Tre

STA树的深度 题目大意 给出一个N个点的树,找出一个点来,以这个点为根的树时,所有点的深度之和最大 Input 给出一个数字N,代表有N个点.N<=1000000 下面N-1条边. Output 输出你所找到的点,如果具有多个解,请输出编号最小的那个. Sample Input 8 1 4 5 6 4 5 6 7 6 8 2 4 3 4 Sample Output 7 Solution 两种思路 第一就是贪心爆搜 第二就是DP 显然这道题贪心不可做 那么来考虑动态规划 设根节点为i的答案是\(

题目描述 输入 输出 样例 样例输入 样例输出 7 分析 这道题数据有1000000,把每一个顶点都枚举一次显然不现实,肯定会T掉 所以,我们还是从图中找规律 按照习惯,我们先把1号节点作为根节点模拟一下 我们可以很容易的通过一次dfs求出1号节点作为根节点时树的深度之和 1+2*3+3+4*2=18(当然,你把根节点的深度置为1也不会影响结果) 那么我们把根节点向下移到4好节点,我们可以发现什么呢 这时同把1作为根节点相比,1号节点的深度增加了1,但4所在的子树的节点的深度都减小了1 同样地,

Description 给出一个N个点的树,找出一个点来,以这个点为根的树时,所有点的深度之和最大 Input 给出一个数字N,代表有N个点.N<=1000000 下面N-1条边. Output 输出你所找到的点,如果具有多个解,请输出编号最小的那个. Sample Input81 45 64 56 76 82 43 4 Sample Output7 题解: 都说是裸树形DP,其实我做的时候就是把它当成搜索去做了,当然是一个意思.假设当前的根为1,先求出每棵子树的大小,以及所有点的深度之和.考虑

java遍历树如现有以下一颗树:A     B          B1               B11          B2               B22     C          C1               C11               C12          C2     D          D1               D11 第一种方式深度优先遍历 (最终返回的一棵压扁的树,依次从上往下)使用Stack,由于stack是先进后出,故实现方式为:首先pu

Description 给出一个N个点的树,找出一个点来,以这个点为根的树时,所有点的深度之和最大 Input 给出一个数字N,代表有N个点.N<=1000000 下面N-1条边. Output 输出你所找到的点,如果具有多个解,请输出编号最小的那个. Sample Input81 45 64 56 76 82 43 4 Sample Output7 题解: 都说是裸树形DP,其实我做的时候就是把它当成搜索去做了,当然是一个意思.假设当前的根为1,先求出每棵子树的大小,以及所有点的深度之和.考虑

Pet                                                          Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)                                                                          Total Submission(s): 1909    Acc

目录 多级树的深度遍历与广度遍历 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度遍历与广度遍历 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈.同时,JVM也限制了最大递归数量

A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root. Input Specification: E

题意:给一棵二叉树,求其深度. 思路:递归比较简洁,先求左子树深度,再求右子树深度,比较其结果,返回:max_one+1. /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution {

A company has n employees numbered from 1 to n. Each employee either has no immediate manager or exactly one immediate manager, who is another employee with a different number. An employee A is said to be the superior of another employee B if at leas

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来

Party A company has n employees numbered from 1 to n. Each employee either has no immediate manager or exactly one immediate manager, who is another employee with a different number. An employee A is said to be the superior of another employee B if a