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 ...
LightGBM的并行优化 上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点,总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf wise的决策树生长策略,使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出。在时间和空间上都更胜一筹,准确率也比其他模型表现得更好。这些模型在处理一般规模的数据时,单机即可以解决,然而当数据规模更大时,即需要进行分布式计算,分担每台机器 ...
2019-01-01 22:16 0 609 推荐指数:
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 ...
###基础概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员,它和xgboost一样是对GBDT的高效实现,很多方面会比xgboost表现的更为优秀。原理上它和GBDT及xgboot类似,都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值,去拟合新的决策树。 ###LightGBM ...
目录 1、基本知识点简介 2、LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1、基本知识点简介 在集成学习 ...
ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 ...
本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正。 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以 ...
LightGBM简介 简介 基于GBDT的梯度提升决策树模型LGB,是GBDT的一种高效实现,可xgb的原理基本一致,主要都采用损失函数的梯度下降 方向作为当前决策树的残差近似值,去拟合新的决策树。 优势 LightGBM具有更快的训练效率, 低内存的使用,支持并行化学习,可以处理 ...
1.声音音频基础知识 (1)声音是由震动产生,表现为波的形式。波有频率,振幅等参数。对于声波而言:频率越大,音调越高,反之越低。振幅越大,声音越大,反之越小。 (2)采样率,帧率:波是连续( ...
机器学习模型当中,目前最为先进的也就是xgboost和lightgbm这两个树模型了。那么我们该如何进行调试参数呢?哪些参数是最重要的,需要调整的,哪些参数比较一般,这两个模型又该如何通过代码进行调用呢?下面是一张总结了xgboost,lightbgm,catboost这三个模型调试参数的一些经验 ...