LightGBM詳細用法--機器學習算法--周振洋
LightGBM算法總結 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 閱讀數：2360 版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 ...
原文：LightGBM的並行優化--機器學習-周振洋
LightGBM的並行優化 上一篇文章介紹了LightGBM算法的特點，總結起來LightGBM采用Histogram算法進行特征選擇以及采用Leaf wise的決策樹生長策略，使其在一批以樹模型為基模型的boosting算法中脫穎而出。在時間和空間上都更勝一籌，准確率也比其他模型表現得更好。這些模型在處理一般規模的數據時，單機即可以解決，然而當數據規模更大時，即需要進行分布式計算，分擔每台機器 ...
2019-01-01 22:16 0 609 推薦指數：
相關推薦
機器學習——LightGBM
###基礎概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新進成員，它和xgboost一樣是對GBDT的高效實現，很多方面會比xgboost表現的更為優秀。原理上它和GBDT及xgboot類似，都采用損失函數的負梯度作為當前決策樹的殘差近似值，去擬合新的決策樹。 ###LightGBM ...
機器學習 之LightGBM算法
目錄 1、基本知識點簡介 2、LightGBM輕量級提升學習方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基於直方圖的排序算法 2.3 支持類別特征和高效並行處理 1、基本知識點簡介 在集成學習 ...
圖解機器學習 | LightGBM模型詳解
ShowMeAI對強大的boosting模型工具XGBoost做了介紹（詳見ShowMeAI文章圖解機器學習 ...
Tensorflow中使用tfrecord方式讀取數據-深度學習-周振洋
本博客默認讀者對神經網絡與Tensorflow有一定了解，對其中的一些術語不再做具體解釋。並且本博客主要以圖片數據為例進行介紹，如有錯誤，敬請斧正。 使用Tensorflow訓練神經網絡時，我們可以 ...
[標點符] 初學機器學習算法之LightGBM (直方圖+單邊梯度采樣優化+互斥特征綁定優化)
LightGBM簡介 簡介 基於GBDT的梯度提升決策樹模型LGB，是GBDT的一種高效實現，可xgb的原理基本一致，主要都采用損失函數的梯度下降 方向作為當前決策樹的殘差近似值，去擬合新的決策樹。 優勢 LightGBM具有更快的訓練效率, 低內存的使用,支持並行化學習,可以處理 ...
Python音頻處理（一）音頻基礎知識-周振洋
1.聲音音頻基礎知識 （1）聲音是由震動產生，表現為波的形式。波有頻率，振幅等參數。對於聲波而言：頻率越大，音調越高，反之越低。振幅越大，聲音越大，反之越小。 （2）采樣率，幀率：波是連續（ ...
【機器學習】：Xgboost/LightGBM使用與調參技巧
機器學習模型當中，目前最為先進的也就是xgboost和lightgbm這兩個樹模型了。那么我們該如何進行調試參數呢？哪些參數是最重要的，需要調整的，哪些參數比較一般，這兩個模型又該如何通過代碼進行調用呢？下面是一張總結了xgboost，lightbgm，catboost這三個模型調試參數的一些經驗 ...