github地址 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 31 21:19:09 2018 @author: hello4720 """ import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn import metrics from sklearn.mod

背景: 通过平台执行接口时,接口往往返回的JSON串,所以平台要能提供方便快捷的JSON解析函数. 一.Json字符串: 1 { 2 "lemon": { 3 "teachers": [ 4 { 5 "id": "101", 6 "name": "张三", 7 "addr": "四川成都", 8 "age": 25 9 }, 1

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

引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力.提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost.XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法.这很简单,因为他极其强大.但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练. 绝大多数人可能对 Light Gradient Boosting 不熟悉,但是读完本文后你就会对他们很熟悉.一个很自然的问题将进入你的思索:为什么又会出现另一个提升

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

1. 用Maven搭建Mahout的开发环境,并完成PPT 26页,最简单的例子.要求有过程说明和截图. 2. 用案例的数据集,基于Mahout,任选一种算法,对任意一个女性用户进行协同过滤推荐,并解释推荐结果是否合理,解释过程可以写成一文档说明. 3. 接第2题,增加过滤条件,排除男性,只保留对女性用户的推荐评分,然后进行推荐,并解释推荐结果,是否合理.要求有代码,运行过程抓图,代码的文档说明,解释结果的文档说明等.     Environment: linux centos 32bit 1.

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到"三个臭皮匠赛过诸葛亮"的效果. 例如实际中,可以通过简单的"横""竖"组成比较复杂的模型. 二.样本权重 AdaBoost元算法中有个很重要的概念叫样本权重u. 学习算法A使用

最近因为学业需要阅读这一篇论文......一把鼻涕一把泪地翻了一边以求更好地理解,谁让我英语渣呢....有很多地方翻译得感觉还是有问题或者不流畅,还请大家多多指教. The BKS System for the Philco-2000*RICHARD B. SMITH, Westinghouse The BKS System is a program sequencing system designed for the Philco-2000 computer to meet operation

案例:该数据集的是一个关于美国2017年犯罪的一个数据集,接下来我们对该数据集进行分析 字段: #### S# :数据编号 #### Location:案件发生城市,州 #### Date:时间 #### Summary:案件总结 #### Fatalities:死亡人数 #### Injured:受伤人数 #### Total victims:受害者总人数 #### Mental Health Issues:精神状况 #### Race:种族 #### Gender:性别 #### Latit

ML.NET http://www.cnblogs.com/BeanHsiang/category/1218714.html 随笔分类 - 使用ML.NET实现NBA得分预测 摘要: 本文将介绍一种特殊的回归--泊松回归,并以NBA比赛得分预测的案例来演练.阅读全文 使用ML.NET实现白葡萄酒品质预测 摘要: 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的回归和分类两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测.阅读全文 看懂Azure ML.Windows ML和ML.NET 摘要: Azu

案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析,判断学生是否适合继续深造 数据集特征展示 GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) 1.导入包 import numpy as np import pandas as pd

SAS数据挖掘实战篇[四] 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得. 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类.处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同.聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的. 通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某

<Machine Learning in Action>-- 小朋友,快来玩啊,决策树呦 在上篇文章中,<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼"主要讲述了决策树的理论内容,介绍了什么决策树,以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标准.有学习的过SVM,或阅读过Taoye之前写的几篇SVM内容的文章可以发现,决策树相对于SVM来讲要简单很多,没有太多且复杂的公式推导. 我们在把之前的内容稍微回顾下:

DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(3)变量操作.观测值操作.SAS数据集管理 1. SAS变量操作的常用语句 ASSIGNMENT 创建或修改变量 SUM 累加变量或表达式 KEEP 规定在数据集中保留的变量 DROP 规定在数据集中删除的变量 ARRAY 定义一个数组 RENAME 重命名数据集变量 LENGTH 定义变量长度 LABEL 定义变量标签 2. 连接符:|| compress:消除空格 RETAIN应用:一是需要对某一个变量值进行累加.比较等操作.二是需要保留之

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(2)数据获取与数据集操作 1. SET/SET效率高,建立的主表和建表索引的查询表一般不排序, 2. BY语句,DATA步中,BY语句规定分组变量,用于控制SET,MERGE,UPDATE或MODIFY语句. BY<DESCENDING>variable-1 <...<DESCENDING>variable-n><NOTSORTED><GROUPFORMAT>; 其中: Variabl

lightgbm使用leaf_wise tree生长策略,leaf_wise_tree的优点是收敛速度快,缺点是容易过拟合. # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/w

缘由 数据存储在MYSQ库中,数据基本维持不变,但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢,寻求一种简单有效的方式提高查询效率,MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询. 技术方案 考虑后期同样会使用到es,此次直接结合spring-boot框架形成一个独立服务,并不涉及UI展现内容,(ES版本2.4.5,5.0+版本的话就不能再使用spring data elasticsearch)技术组合如下: Spring Boot+ Spring-data-elasticsearch +

----------------------------------------------返回一张表,但只有一条数据,最后一次设置的. [Microsoft.SqlServer.Server.SqlProcedure] public static void sqlDataRecord() { // 在此处放置代码 SqlDataRecord sr = new SqlDataRecord(new SqlMetaData[]{ new SqlMetaData("Name",SqlDbTy