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

内存持续增加的释放解决办法 最近修改一个用到MKMapView的项目,内存一直占用过多,每次拖拽地图时还会增加占用,且一直无法释放. 经过两天的排查,最后锁定是创建的self.map对象在加载地图的时候,不断申请内存,但在View的生命期内不会释放. 查阅资料了解到removeFromSuperview可以释放内存,但remove的话地图会从父View上消失. 最后解决办法是在- (void)mapView:(MKMapView *)mapView regionDidChangeAnimated

最近做的一个项目,里面有这样一个需求,在一个页面,用一个UIImageView不停的刷新显示图片,图片可能会重复显示:图片是从服务器下载下来的data流,data转UIimage系统的方法: UIImage *image = [UIImage imageWithData:data]; 这个方法并不好,用过 SDWebImage 的都知道为什么不好,既然图片是服务器下载,而且图片可以重复,那就用 SDWebImage 做缓存,下次请求可以用图片唯一标示先从本地拿,如果有,就不用再请求,直接返回就行

自己解决的 三.    修改Run Configurations (此方法可行) 在代码上右键,依次点击“Run As ”-> “Run Configurations ”,在Arguments 参数中的“VM arguments: ”中填入如下值即可. -Xms256m -Xmx1024m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 网上攻略 一.    尝试修改Eclipse.ini 文件 (此方法不行) 找到eclipse 目录下的eclipse.ini

首先看这篇随笔 地址: Myeclipse/STS 首次在本地部署配置一个Spring MVC 项目 (十二) [http://www.cnblogs.com/editor/p/3915239.html] 这步是每新建个工作空间都应该配置的步骤,这步配置好,把项目源码导进去,空间构建,代码没异常错误,运行编译服务器 (如:Tomcat) 成功后,再做下面的配置; 工具环境优化配置 我们在开发一个差不多大的系统,差不多项目在70.80M以上,也可能是一些小项目,Myeclipse 刚运行的时候,看

服务端或者数据库更改导致客户端更改,最合理的处理方法是客户端时刻检测版本号(可以通过实时检测版本号),如果实时刷新数据库的数据开销比较大,尤其是有图片元素时. 采用unity www类下载时,虽然结束够disposed掉,但是数据仍旧在内存中,导致内存不断增加.如果万不得已不能采用版本号检测 的方法,则在dispose后添加Resources.UnloadUnusedAssets();进行资源的卸载.

问题1 多人共享开发服务器(windows系统),我们小组有个程序,定时检测mongodb,redis,mysql连接是否正常,程序启动一段时间后,服务器管理人员找到我们说,我们的某个pid的程序把TCP连接占满了,很多功能都不可使用,第一次调查发现未关闭连接,然后修改了,修改之后还是会出现TCP连接被全部耗尽的情况. 调查 复现问题 启动上述问题程序,找到其对应的java的pid,查看其建立的线程数 netstat -ano | findstr " | find /v /c "&qu

-- in class definition [DllImport("KERNEL32.DLL", EntryPoint = "SetProcessWorkingSetSize", SetLastError = true, CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]        internal static extern bool SetProcessWorkingSetSize(IntPtr pProcess

我在本地用Jackson可以复现这个问题了. import java.io.IOException; import java.util.Map; import java.util.Random; import com.fasterxml.jackson.core.JsonFactory; import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

某台式机Ubuntu内存共3G,但free的内存只有200M,无法满足scala的jvm需求. 注意用top命令查看才能看到真正的free内存.下面是查看真正内存使用量的另一种命令. watch -n 1 cat /proc/meminfo 搜索发现有三种方法都可以达到释放内存的目的: watch -n 1 free -m or: free -m 上述这种方法只增加了几十M. sudo sysctl -w vm.drop_caches=3 上述这种方法,目的是释放kernel用在cache上面的

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效

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

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

一.LightGBM介绍 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 二.XGboost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)每次迭代训练时需要读取整个数据集,耗时耗内存: 2)使用Ba

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

lightGBM LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 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 与常用的机器学习算法进行比较:速度飞起 已有的xgboost等模型存在一些缺点,如: 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

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

效率和内存上的提升 1) 在训练决策树计算切分点的增益时,xgboost采用预排序,即需要对每个样本的切分位置都要计算一遍,所以时间复杂度是O(#data). 而LightGBM则是将样本离散化为直方图,直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数,同时构造一个宽度为k的直方图.在遍历数据的时候,根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量,当遍历一次数据后,直方图累积了需要的统计量,然后根据直方图的离散值,遍历寻找最优的分割点) Histogram 算法的优缺点: Histogr

1.简介 lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 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 与常用的机器学习算法进行比较:速度飞起 LightGBM 垂直地生长树,即 leaf-wise,它会选择最大 delta loss 的叶子来增长. 而以往其它基于树的算法是水平地生长,即 level-wise 当生长相同

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