LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。
LightGBM 提出的主要原因是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。其具有以下优点：
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更快的训练速度
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更低的内存消耗
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更好的准确率
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分布式支持，可以快速处理海量数据
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lightGBM官网中文文档！ LightGBM是打比赛如CCF大数据与天池大数据竞赛的经常被使用的模型 一：模型简介 lightgbm是xgboost的加强升级版. LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB 其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法 GOSS是基于梯度的单边采样算法，作用减少样本数量 EFB算法是互斥特征捆绑算法，作用是减
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参考：https://www.freesion.com/article/76441004344/#LightGBM__sklearn__329 https://blog.csdn.net/qq_39777550/article/details/109277937 LightGBM的优点 lightgbm是xgboost的加强升级版. LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+
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以 Breast Cancer Dataset数据集为例实现基于python的lightgbm开发实现模型训练： import numpy as np from collections import Counter import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_breast_cancer,l
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调度框架和调度算法设计与实现
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本文向大家介绍SMO算法实现？相关面试题，主要包含被问及SMO算法实现？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 选择原凸二次规划的两个变量，其他变量保持不变，根据这两个变量构建一个新的二次规划问题，这样将原问题划分为更小的子问题可以大大加快计算速度，而选择变量的方式是： 其中一个是严重违反KKT条件的一个变量 另一个变量是根据自由约束确定的
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我无法实现SJF（最短作业优先）算法。 SJF就是这样工作的 如果进程到达0时间，它将工作到下一个进程到达，算法必须检查到达1的到达（进程/进程）是否比当前剩余时间短 示例：P0执行了1，还有2要完成，现在我们有P0，P1，P2，P3，P4 in 1算法将执行最短的一个P3，之后是P0，然后是P4，然后是P1，依此类推。问题是我必须保存所有进程的开始和结束时间执行，以及等待时间。 这是我的最新算法
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朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$，$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$，$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量，$$Y$$是定义在输出空间$$\
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线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations，批量梯度下降和随机梯度下降，这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _
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Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.
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1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra
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import scala.language.postfixOps import scala.reflect.ClassTag import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.internal.Logging /** * PageRank algorithm implementation. There are two impleme