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

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了..不过,主要是为了学习算法嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法,这篇文章讲解一下XGBoost. Adaboost和XGBoost无关,但是Gradient-boost与XGBoost有一定关系. 一文搞懂:Adaboost及手推算法案例 一文读懂:GBDT梯度提升 树模型概述 XGB就是Ext

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这

文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文

感谢基友jayjay和海英学姐的指路,其实我的方向一直比较迷茫. 因为自己是会计学出身的,前三年也没接触编程,第一次接触还是在2016年,尝试用聚宽的量化接口,当时顺便学了python 的一点知识. 后来毕业一开始一些数据分析,写一写数据分析偏财务的分析报告. 后来在亦师亦友的老常的带路下,从搭建hadoop集群到研究flume,hive等等转为大数据开发,成为一个写SQL和linux脚本的所谓大数据开发. 又有一个声音一直回荡着在耳边,做算法搞AI! 在2017年底从只知道LR和KNN等简单的

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

GBDT与XGB区别 1. 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器(gblinear),这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题) 2. 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数.顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一阶和二阶求导 3. xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度.正则项里包含了树的叶子

现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果. - xgboost:在lightgbm出来之前,是打比赛的不二之选,现在由于需要做模型融合以提高预测精度,所以也需要使用到xgboost. - ANN:得益于现在的计算机技术的高度发展,以及GPU性能的提高,还有Ke

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

尽管近年来神经网络复兴并大为流行,但是 boosting 算法在训练样本量有限.所需训练时间较短.缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势.本文从算法结构差异.每个算法的分类变量时的处理.算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost.Light GBM 和 XGBoost 进行了对比:虽然本文结论依据于特定的数据集,但通常情况下,XGBoost 都比另外两个算法慢. 最近,我参加了 kaggle 竞赛 WIDS Datathon,并通过使用多种 bo

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on

经常有人问这种问题,用了些时间java之后,发现这俩玩意除了一小部分壳子长的还有能稍微凑合上,基本上没什么相似之处,可以说也就是马甲层面上的相似吧,还是比较短的马甲... 一般C#多用于业务系统的开发,快速实现,微软官方的各种封装,各种语法糖,使得c#在语义语法层面上更人性化,开发思路更专注于业务逻辑,对技术的实现并不需要关心的很细(当然这是指初级的入门程度),不过也带来的一些缺陷,当表面上的功夫不能满足的时候,.net程序员就不得不去了解微软封装起来的东西,所以我认识的.net程序员几乎人手一

jqery的语法和js的语法一样,算是把js升级了一下,这两种语法可以一起使用,只不过是用jqery更加方便 一个页面想要使用jqery的话,先要引入一下jqery包,jqery包从网上下一个就可以,一般用带有min的,是压缩版的,如果还要引用其他js文件的话,一定要juery包在上面,其他的引用放在他下面 先来看看如果使用Juery的话,怎么来引用Juery包 这样来引用,然后就可以用Juery方法了 和js的语法一样,都是写在<script type = "text/javascrip

来微信支付有2年多了,从2年前的互联网模式转变为O2O模式,主要的场景是跟线下的商户去打交道,不像以往的互联网模式,有产品经理提需求,我们帮忙去解决问题. 转型后是这样的,团队成员更多需要去寻找业务的方向,思考能为商户或者业务做点什么来体现其身价值,这样的转变是机会也是挑战,我一直相信在特别的环境下能迅速磨练出了跨岗位技能和综合素质,然而一路走来也发现了自己的短板(所谓的产品思维),并非想提升就可以,有时候感到自己很无能. 于是这样熬过来,暗示自己保持积极乐观的心态,平时使用一些通用的方法来提醒

一.问题来源 一直没有搞清楚NSString.NSArray.NSDictionary--属性描述关键字copy和strong的区别,看别人的项目中属性定义有的用copy,有的用strong.自己在开发中也是没有认真的去研究,至于使用copy还是用strong完全是根据心情随性而为,也一直没有出什么问题.可苹果竟然分了两个关键字,就肯定有其用意,为了提高自己还是要仔细的搞清楚其中之差别!好了,废话说完进入正题. 二.对象属性描述copy与strong的区别 直接上代码: ``` @propert

x86是指intel的开发的一种32位指令集,从386开始时代开始的,一直沿用至今,是一种cisc指令集,所有intel早期的cpu,amd早期的cpu都支持这种指令集,ntel官方文档里面称为"IA-32" x84_64是x86 CPU开始迈向64位的时候,有2选择:1.向下兼容x86.2.完全重新设计指令集,不兼容x86.AMD抢跑了,比Intel率先制造出了商用的兼容x86的CPU,AMD称之为AMD64,抢了64位PC的第一桶金,得到了用户的认同.而Intel选择了设计一种不兼

相同 Comparable和Comparator都是用来实现对象的比较.排序 要想对象比较.排序,都需要实现Comparable或Comparator接口 Comparable和Comparator都是Java的接口 区别 Comparator位于java.util包下,而Comparable位于java.lang包下 Comparable接口的实现是在类的内部(如 String.Integer已经实现了Comparable接口,自己就可以完成比较大小操作),Comparator接口的实现是在类

在用mysql客户端对数据库进行操作时,打开终端窗口,如果一段时间没有操作,再次操作时,常常会报如下错误: ERROR (HY000): Lost connection to MySQL server during query ERROR (HY000): MySQL server has gone away No connection. Trying to reconnect... 这个报错信息就意味着当前的连接已经断开,需要重新建立连接. 那么,连接的时长是如何确认的? 其实,这个与inte

直接正题: 看一下line-height可能的值: 其实可以分为两类: (1)不带单位的(如line-height:1.5),这种是推荐使用的: (2)带单位的(如line-heigth:30px/1.5em/150%); 这两种有什么区别呢? 其实只要记住: 一. 设置的如果是不带单位的(第一种),那它就是"缩放因子",后代元素会继承这个缩放因子而不是继承父级的计算后的值,例如: <div style="line-height:1.5;font-size:12px;