机器学习——LightGBM
###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 ...
原文：机器学习 之LightGBM算法
目录 基本知识点简介 LightGBM轻量级提升学习方法 . leaf wise分裂策略 . 基于直方图的排序算法 . 支持类别特征和高效并行处理 基本知识点简介 在集成学习的Boosting提升算法中，有两大家族：第一是AdaBoost提升学习方法，另一种是GBDT梯度提升树。 传统的AdaBoost算法：利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重，一轮轮迭代下去。 梯度提升树GBDT：也 ...
2019-03-23 16:55 0 1877 推荐指数：
相关推荐
LightGBM详细用法--机器学习算法--周振洋
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 ...
图解机器学习 | LightGBM模型详解
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 ...
【机器学习笔记】使用lightgbm画并保存Feature Importance
转自：https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/80567010 资料参考： 1. Evaluate Feature Importance using Tree-based Model 2. lgbm.fi.plot: LightGBM ...
LightGBM的并行优化--机器学习-周振洋
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 ...
【机器学习】：Xgboost/LightGBM使用与调参技巧
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 ...
机器学习算法
转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的 ...
[标点符] 初学机器学习算法之LightGBM (直方图+单边梯度采样优化+互斥特征绑定优化)
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 ...