xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

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,方可更加了解Xgboost): 1.对xgboost的理解(参考资料1和4是我认为对Xgboost理解总结最透彻的两篇文章,其根据作者paper总结!) 2.手动还原XGBoost实例过程(提供了一个实例,方便读者更加了解算法过程) 3.手写xgboost(利用python手写实现xgb) 4.XGBoost超详细推导(参考资料1和4是我认为对Xgboost理解总结最透彻的两篇文章)  目录 一.什么是XGBoost? 二.XGBoo

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net

我们之前从开发者的角度谈了一些有关搜索引擎的技术,其实对于用户来说,我们不需要知道网络爬虫到底是怎样爬取网页的,也不需要知道倒排索引是什么,我们只需要输入我们的查询词query,然后能够得到我们想要的网页或者答案就可以了.这就是搜索引擎技术中相对顶层的技术——查询处理. 转载自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7978451 1. 查询处理的流程 用户输入想要查询的query,搜索引擎是怎样一步一步对查询进行处理的,或者说搜索引擎是怎样一步

A. Contest time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Misha and Vasya participated in a Codeforces contest. Unfortunately, each of them solved only one problem, though successfully sub

问题描述 巴蜀中学新一季的足球联赛开幕了.足球联赛有n 只球队参赛,每赛季,每只球队要与其他球队各赛两场,主客各一场,赢一场得3 分,输一场不得分,平局两只队伍各得一分.英勇无畏的小鸿是机房的主力前锋,她总能在关键时刻踢出一些匪夷所思的妙球.但是很可惜,她过早的燃烧完了她的职业生涯,不过作为一个能够Burning 的girl,她的能力不止如此,她还能预测这个赛季所有球队的比赛结果.虽然她能准确预测所有比赛的结果,但是其实她不怎么厉害,Mr.Gao 上数学课时她总是在sleep,因此她的脑里只有整

// ConsoleApplication4.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<conio.h> #include<time.h> #include<Windows.h> /********函数变量声明********/ #define PR_Box printf("■&q

默认情况下容器使用的资源是不受限制的.也就是可以使用主机内核调度器所允许的最大资源.但是在容器的使用过程中,经常需要对容器可以使用的主机资源进行限制,本文介绍如何限制容器可以使用的主机内存. 为什么要限制容器对内存的使用? 限制容器不能过多的使用主机的内存是非常重要的.对于 linux 主机来说,一旦内核检测到没有足够的内存可以分配,就会扔出 OOME(Out Of Memmory Exception),并开始杀死一些进程用于释放内存空间.糟糕的是任何进程都可能成为内核猎杀的对象,包括 dock

前年年前做一个手机移动端图像识别项目的时候, 先后尝试了mxnet,thnets,caffe,tensorflow. 当时的情况是,mxnet内存管理奇差,内存经常由于模型运算分配不足,app挂掉. 后来调研了下caffe发现也很不友好. 最后发现thnets相对比较轻巧, 经过算法调优之后,性能还不错, 特别是在ios下启用了Accelerate加速库. 后来tensorflow快速发展,就切到tensorflow上了. 最近看了下thnets,作者 mvitez 看来不怎么上心了. 至今为止

https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动摘要.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动摘要(Automatic Summarization)的方

本文来自<Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks>,又是腾讯ai实验室的作品.时间线为2017年9月. 0 引言 如图所示,影响人脸检测的涉及到人脸遮挡,人脸尺寸,光照条件,各种姿态,丰富的表情等等.fast/faster rcnn模型都是基于r-cnn模型的方法,并通过ROI的方式逐区域的进行检测.然而直接在全卷积网络上(例如ResNet)使用特定区域操作的方法,因为强大的分类能力反而导致检测性能不足.相

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning 2018-11-14 13:30:36 Paper: https://arxiv.org/abs/1810.03851 Project page: https://ybsong00.github.io/nips18_tracking/index Code: https://github.com/shipubupt/NIPS2018 是的,我跟好多人一样,被标题中的 “Reciprocative

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用

https://www.jianshu.com/p/4140be00d4e3 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算.虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩. 最后的成绩是预赛

泰坦里克号预测生还人口问题 泰坦尼克号问题背景 - 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇#### 的数量有限,无法人人都有,副船长发话了lady and kid first!,所以是否获救其实并非随机,而是基#### 于一些背景有rank先后的. - 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况. 一.数据预处理 import pandas as pd #数据分析 import nu

2.2.如何获取随机整数值? 引入random模块的使用 randint(a,b)函数:作用:返回给程序一个[a,b]范围内的随机整数注意:含头含尾闭区间 思路步骤: 第一步:导入random模块到相应的.py文件中 import random 第二步:通过random模块名调用randint(a,b)执行得到随机整数 random.randint(1,5) #案例1:#演示random模块中randint函数的使用 import random print("随机的整数为:%d" %r

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R