Xgboost有办法在matlab实现吗 [问题点数:20分]

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win10 下xgboost的安装----终极版
前言在最近的比赛中用到了<em>xgboost</em>这个比赛神器,由于在matlab中有大量的现有函数,且切换双系统太麻烦,因袭想在win10上安装<em>xgboost</em>来简化操作。
xgboost原理
文章内容可能会相对比较多,读者可以点击上方目录,直接阅读自己感兴趣的章节。 1.序   距离上一次编辑将近10个月,幸得爱可可老师(微博)推荐,访问量陡增。最近毕业论文与<em>xgboost</em>相关,于是重新写一下这篇文章。   关于<em>xgboost</em>的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT、论文、一些网络资源,希望对<em>xgboost</em>原理进行深入理解
xgboost.fit函数
这个函数是使用scikit-learn接口与XGBRegressor或者XGBClassifier一起使用的,其效果是训练模型 fit(X, y, sample_weight=None, eval_set=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, xgb_model=None, sample_weight_e...
xgboost算法的学习小案例
# <em>xgboost</em> #预测集直接从pandas转入就行 data_predict2 = data_predict.ix[:, 2:] #训练集的特征与对应的标签 dtrain = xgb.DMatrix(data_train.ix[:, :-1], label=data_train.ix[:, -1], missing=np.nan) #训练的时候看的观测值,跟训练集是一样的 dwatch = xg
新手安装xgboost的超简单实用的流程
对于自己安装<em>xgboost</em>的过程,本人无力吐槽了,安装几遍了,都已失败告终,在这里,谨以此文记录下自己的一种超简单实用的安装流程。进入:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#<em>xgboost</em>根据自己的电脑,以及安装的python版本来选择,将下载的文件,复制粘贴到(D:\anaconda\Scripts)同目录下面,如果没有安装anaconda的朋友...
XGboost实例--数据处理
可以分为三大部分: • 特征工程 • 评估准则 • XGBoost参数调优一、 特征工程 数据分析 • 对数据进行探索性的分析的工具包:pandas、matplotlib/seaborn • 读取训练数据,取少量样本进行观测,并查看数据规模和数据类型 – 标签、特征意义、特征类型等 • 分析每列特征的分布 – 直方图 – 包括标签列(对分类问题,可看出类别样本是否均衡) –
xgboost安装指南
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt; ...
xgboost库安装和实例
说明本实例都是经过正常运行。环境:Win10-64版本,python3.6 1.下载安装<em>xgboost</em>在该网站下载https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#<em>xgboost</em>2.在进入cmd模式pip install <em>xgboost</em>-0.72-cp36-cp36m-win_amd64.whl这样就完成安装<em>xgboost</em>,网上各种安装,请看官注意,反正我这是...
学习笔记:XGBoost原理解析
感受 要想理解的原理XGBoost,就要对GBDT,CART很熟悉,XGBoost的原理还是很新颖的,XGBoost用了泰勒展开式,求的二阶导数,推导过程并不难,就是式子很难写,我在关键的地方都标注了详细的解析,如果有不懂的地方,请留言哈。 介绍 XGBoost全称eXtreme Gradient Boosting。它是Gradient Boosting Machine的一个C++实现,
办法实现吗?
是这样的,在几个站点间转切换各自网站的标签,进行不同的网站,现有三个网站(A,B,C),A网站为asp.net开发的,B、C网站全为asp开发的。我用了个框架页把它们放在了一起,因为session不同,所以运用了database来保存其值,但如果我想单击“退出”按钮后,就会把a,b,c里头的一个表(sessionDb)的字段logoOut给设置成1,怎么样做到呢?谢!
办法删除吗?
现有两个表a和brna表中有字段:主键码,书名,书号,索书号rnb表中的字段:主键码,子键码,条码号,索书号rn关联字段主键码rn如a表:rn主键码 书名 书号 索书号rn 1 IT时代 2563 TP3/36rn 2 小说集 263 I25/32rn 3 电脑维修 222 rn 4 1000个夜 665 I14/33rn如b表:rn主键码 子键码 条码号 索书号rn 1 1 001 TP3/36rn 1 2 002 TP3/36rn 2 3 003 I25/32rn 2 4 004 I25/32rn 2 5 005 I25/32rn 4 6 006 I14/33rn现在要删除a表中没用的信息,也就是删除主键码3的行rnrn rn
请问有办法吗?
最近修改一个xsl文件,可惜对xsl比较陌生,所以生成显示的结果总是不适合,请问有没有<em>办法</em>,让我修改生成的html源文件,然后转换成xsl文件?或者有什么比较好用的xsl的工具。rn希望给能我点建议^_^
办法吗?
有一台装了sqlserver的电脑,我不能访问上面的文件,但是可以登录sqlserver,我在试用备份数据库的时候发现浏览目录对话框可以显示出电脑中的资料,请问我有<em>办法</em>读取这台电脑中的资料吗?呵呵~rn学习中...rn
XGBoost
回顾 决策树的分类能力由叶子节点上的条件概率分布决定 决策树的内路径只决定了特征空间的划分情况,即给定一个样本xi,最终会落在哪个节点 思考: 提升的定义 提升的框架 思路:在构建好的k-1棵决策树的基础上,构建第k棵决策树 符号说明: 这里需要解释一下俩棵决策树的加权和的含义 权值a1,a2取值不同,首先决定了不同的特征空间的划分,统计后得到不同的条件...
我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客,小伙伴们求同去《机器学习之GBDT、XGBoost》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.ne
<em>xgboost</em>与gbdt
Titanic Xgboost版代码分析
代码来源 关于xbgboost的调参可参考这篇文章 或官网 流程如下: 1. 读取测试集,训练集 2. 根据相关性手动选取特征 3. 选取测试集 4. 填充缺失值 5. 处理非数字型数据 6. 训练算法 7. 存储数据# 引入 import pandas as pd import <em>xgboost</em> as xgb from sklearn.preprocessing i
XGBoost学习笔记
XGBoost是陈天奇等人提出的、非常流行的GBDT的变种。其代码库为https://github.com/dmlc/<em>xgboost</em> XGBoost的教学视频https://www.youtube.com/watch?v=ufHo8vbk6g4 slides:https://www.slideshare.net/ShangxuanZhang/kaggle-winning-solution-xg...
xgboost 简单安装
编译安装未能成功 系统环境比较复杂 64位  make的版本  造成了混乱。   1.从这里下载: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#<em>xgboost</em> 下载 whl 文件 2.pip install <em>xgboost</em>-0.80-cp35-cp35m-win_amd64.whl 直接安装成功。 试了pycharm 可以运行。...
XGBoost数据训练小例子
1. 前言 XGBoost是很好的数据处理工具,可以在各大赛事中见到它的影子。本篇博客就主要针对对XGBoost的原理、相关Python API较为熟悉等的前提下将这些分散的内容串起来,从数据生成(已经准备好的数据,忽略数据预处理、特征选择之类的-_-||)、训练模型、预测测试数据进行说明。希望能够对刚入手XGBoost的朋友有所帮助。 2. 完整过程 2.1 步骤分解 训练数据生成:这...
办法吗,朋友?
rn库中有个学生信息表,rn其中一个字段-----学号如下:rn------------------------------------------ rn X XX X XX XX rn 层次 专业编码 招生季节 分院 流水号 rn------------------------------------------ rn如: 高升本 01 春秋 88 001 rn------------------------------------------ rn如: 1 01 1 22 001 rn------------------------------------------ rnrnrnrn现在要查出专业编码为"02"的记录学生记录,rn要专业编码为02的,所以不可用like,什么的,这不准 rn------------------------------------------rn
有什么办法吗??
取名为ja的input框rn取名为ks的input框rn我想在填完这两个框后按确定键时,就自动把ja里的值*0.2加以ks里的值*0.4保存到表中gzl这项里,这样我该怎么做?rn有程序代码吗??rn请指教,谢谢
办法吗?(select )
表tab中有2条记录: rn------------------------------------------ rntab: rn   id      学号 rn   10   012345678888 rn   11   012345678899 rnrn现要就只要求得第二条记录,请问这如何实现?! rn谢谢! rnrn======================= rn不可借助id,能否只在“学号 ”这个字段上打主意,有没有什么SQL的函数??
办法解决吗?
有<em>办法</em>解决吗?rn老是提示,拒绝访问,但是我在IE里浏览就没报错误!帮我解释一下!
xgboost 使用 MAE或MAPE 作为目标函数
<em>xgboost</em>目标函数 首先我们知道<em>xgboost</em>支持自定义目标函数,参见: https://github.com/dmlc/<em>xgboost</em>/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.py 但是其要求目标函数必须二阶可导,我们必须显式给出梯度(可理解为一阶导)和hess阵(可理解为二阶导),但是MAE不可导。具体<em>xgboost</em>的原理的我
XGBoost入门
CNN和RNN更多的是用来处理图像识别和语音识别,日常工作中我们可能更多的是基于结构化数据来解决分类或回归问题。下面用XGBoost来开发一个简单的二分类问题。 数据集用来判断患者是否会在5年内患糖尿病,有9列数据, 前8列是变量数据,最后一列是标签数据。 数据集地址 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima
xgboost代码示例
之前写过很久了,怕新更新的<em>xgboost</em>不再适用,重新调试了一下代码,可运行,但数据得换成自己的,<em>xgboost</em>,都应该知道它的威力了,这里不再多说,欢迎一起讨论! # coding=utf-8 import pandas as pd import <em>xgboost</em> as xgb from sklearn import metrics import matplotlib.pylab as plt
xgboost算法原理与实战
<em>xgboost</em>算法原理与实战之前一直有听说GBM,GBDT(Gradient Boost Decision Tree)渐进梯度决策树 GBRT(Gradient Boost RegressionTree)渐进梯度回归树是GBDT的一种,因为GBDT核心是累加所有树的结果作为最终结果,而分类树的结果是没法累加的,所以GBDT中的树都是回归树,不是分类树。 XGBoost(eXtreme Gradi
有什么办法吗?
这是我写的选择题的四个选项rn onclick=change_value()> A: rn onclick=change_value()> B: rn onclick=change_value()> C: rn onclick=change_value()> D: rnrn
办法独占ID吗?
[ID] [int] IDENTITY(1,1)rnrn大家都知道这个ID是在插入数据之后自动增加的。rnrn现在的想法是,先得到一个ID,并独自占用(不让其他先插入的数据使用)rnrn不想采用[color=#FF0000]先插入后修改[/color]的<em>办法</em>rnrn
这个有办法传递吗?
请问我用do while not rs.eof调用后的列表rnrnID 标题 输入框 操作按钮(超级链接)rn------------------------rn1 文章标题1 [输入] 修改rn2 文章标题2 [输入] 修改rn3 文章标题3 [输入] 修改rnrnrnrn这个时候我使用 修改按钮 就可以传递 .asp?id= rnrn我的输入使用的 输入框 为了是让用户重新改写后传递这个值 这个输入框调用代码是 " type="text" id="xh" 里面会显示 对应ID的序号是什么 rnrnrn我想达到的目的是 用户修改输入框后的数字 怎么使用URL传递修改后的值rnrn也就是数.asp?id=&xh=“这个怎么调用修改后的值 输入框内的数字”rnrnrn不好意思 解释的可能难以理解,请问有<em>办法</em>做到吗?
办法优化查询吗?
[code=SQL]SELECT RTRIM(JC_DEPT_PROPERTY.NAME) AS 科室rn, RTRIM(VI_ZY_FEE_SPECI.ITEM_NAME) AS 项目rn, CAST(SUM(VI_ZY_FEE_SPECI.NUM) AS decimal(10,1)) AS 数量rn, RTRIM(VI_ZY_FEE_SPECI.UNIT) AS 单位rn, JC_HSITEM.xishu AS 系数rn, ROUND(SUM(VI_ZY_FEE_SPECI.NUM)*JC_HSITEM.xishu,2) AS 小计rnrnFROM JC_DEPT_PROPERTY INNER JOIN VI_ZY_FEE_SPECI rnON JC_DEPT_PROPERTY.DEPT_ID = VI_ZY_FEE_SPECI.EXECDEPT_ID INNER JOIN JC_HSITEMrnON VI_ZY_FEE_SPECI.XMID = JC_HSITEM.ITEM_IDrnWHERE (VI_ZY_FEE_SPECI.XMLY = 2) AND rn (VI_ZY_FEE_SPECI.CHARGE_DATE BETWEEN @RQ1 AND @RQ2) AND rn (VI_ZY_FEE_SPECI.EXECDEPT_ID = @deptid OR @deptid = -1) AND rn (JC_HSITEM.xishu is not null)rn rnGROUP BY VI_ZY_FEE_SPECI.XMID, VI_ZY_FEE_SPECI.ITEM_NAME, JC_DEPT_PROPERTY.NAME, VI_ZY_FEE_SPECI.UNIT, JC_HSITEM.xishurnhaving(SUM(VI_ZY_FEE_SPECI.NUM)>0)rnORDER BY 科室[/code]rnrnrn以下是用到的三个表的结构及大小rnCREATE TABLE [dbo].[JC_DEPT_PROPERTY](rn [DEPT_ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,rn [P_DEPT_ID] [int] NULL,rn [LAYER] [int] NULL,rn [TYPE_CODE] [varchar](10) NULL,rn [NAME] [varchar](50) NULL,rn [PY_CODE] [varchar](50) NULL,rn [WB_CODE] [varchar](50) NULL,rn [D_CODE] [varchar](20) NULL,rn [CODE] [varchar](20) NULL,rn [MZ_FLAG] [smallint] NULL,rn [ZY_FLAG] [smallint] NULL,rn [YJ_FLAG] [smallint] NULL,rn [JZ_FLAG] [smallint] NULL,rn [DELETED] [smallint] NULL,rn [DEPTADDR] [varchar](100) NULL,rn [ISJZ] [int] NULL,rn [ISFACT] [smallint] NULL,rn [SORT_ID] [int] NULL,rn [HZ_FLAG] [smallint] NULL,rn [SM_FLAG] [smallint] NULL,rn [BEDNUM] [int] NULL,rn [ISACCOUNT] [smallint] NULL,rn [CWS] [int] NOT NULL,rn [JGBM] [bigint] NOT NULL,rnCONSTRAINT [PK_JC_DEPT_PROPERTY] PRIMARY KEY CLUSTERED rnrnrnrnrnCREATE TABLE [dbo].[JC_HSITEM](rn [ITEM_ID] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT FOR REPLICATION NOT NULL,rn [P_ITEM_ID] [bigint] NULL,rn [P_ITEM_CODE] [varchar](12) NULL,rn [ITEM_CODE] [varchar](50) NULL,rn [ITEM_DESCRIBE] [varchar](500) NULL,rn [NSITEM_ID] [bigint] NULL,rn [ITEM_NAME] [varchar](100) NOT NULL,rn [ITEM_UNIT] [varchar](50) NULL,rn [COST_PRICE] [decimal](18, 2) NOT NULL,rn [RETAIL_PRICE] [decimal](18, 2) NOT NULL,rn [PRICE_ID] [bigint] NULL,rn [PY_CODE] [varchar](50) NULL,rn [WB_CODE] [varchar](50) NULL,rn [DELETE_BIT] [smallint] NOT NULL,rn [EFFECT_BDATE] [datetime] NULL,rn [EFFECT_EDATE] [datetime] NULL,rn [ISCOMPLEX] [smallint] NULL,rn [INVOICE_ID] [bigint] NULL,rn [ZXDD_ID] [bigint] NULL,rn [MXID] [bigint] NULL,rn [STATITEM_CODE] [varchar](12) NULL,rn [ZY_USE] [smallint] NULL,rn [MZ_USE] [smallint] NULL,rn [YJ_USE] [smallint] NULL,rn [CYZXM] [smallint] NULL,rn [CFLX] [smallint] NULL,rn [BOOKING] [smallint] NULL,rn [ORDER_NAME] [varchar](100) NULL,rn [ORDER_PYM] [varchar](100) NULL,rn [ORDER_WBM] [varchar](100) NULL,rn [SAMPLE] [bigint] NULL,rn [EXEC_DEPT_RATE] [decimal](18, 2) NULL,rn [ORDER_DEPT_RATE] [decimal](18, 2) NULL,rn [STD_CODE] [varchar](250) NULL,rn [last_operator] [int] NULL,rn [xishu] [float] NULL,rnCONSTRAINT [PK_JC_HSITEM] PRIMARY KEY CLUSTERED rnrnrnrnrnCREATE TABLE [dbo].[ZY_FEE_SPECI](rn [ID] [uniqueidentifier] NOT NULL,rn [INPATIENT_ID] [uniqueidentifier] NOT NULL,rn [BABY_ID] [bigint] NOT NULL,rn [ORDER_ID] [uniqueidentifier] NOT NULL,rn [ORDEREXEC_ID] [uniqueidentifier] NOT NULL,rn [PRESCRIPTION_ID] [uniqueidentifier] NOT NULL,rn [PRESC_NO] [decimal](21, 6) NOT NULL,rn [PRESC_DATE] [datetime] NULL,rn [BOOK_DATE] [datetime] NULL,rn [BOOK_USER] [bigint] NOT NULL,rn [STATITEM_CODE] [varchar](12) NOT NULL,rn [TCID] [int] NOT NULL,rn [TC_FLAG] [smallint] NOT NULL,rn [XMID] [bigint] NOT NULL,rn [XMLY] [smallint] NOT NULL,rn [SUBCODE] [varchar](20) NULL,rn [ITEM_NAME] [varchar](100) NULL,rn [GG] [varchar](50) NULL,rn [CJ] [varchar](100) NULL,rn [UNIT] [varchar](50) NULL,rn [UNITRATE] [int] NULL,rn [COST_PRICE] [decimal](18, 4) NOT NULL,rn [RETAIL_PRICE] [decimal](18, 4) NOT NULL,rn [NUM] [decimal](18, 4) NOT NULL,rn [DOSAGE] [int] NOT NULL,rn [SDVALUE] [decimal](18, 2) NOT NULL,rn [AGIO] [decimal](10, 2) NOT NULL,rn [ACVALUE] [decimal](18, 2) NOT NULL,rn [QDRQ] [datetime] NULL,rn [CHARGE_BIT] [smallint] NOT NULL,rn [CHARGE_DATE] [datetime] NULL,rn [CHARGE_USER] [bigint] NULL,rn [DELETE_BIT] [smallint] NOT NULL,rn [CZ_FLAG] [int] NOT NULL,rn [CZ_ID] [uniqueidentifier] NULL,rn [TYPE] [smallint] NOT NULL,rn [DISCHARGE_BIT] [smallint] NOT NULL,rn [DISCHARGE_ID] [uniqueidentifier] NULL,rn [SCBZ] [smallint] NOT NULL,rn [DOC_ID] [bigint] NOT NULL,rn [DEPT_ID] [bigint] NOT NULL,rn [DEPT_BR] [bigint] NOT NULL,rn [EXECDEPT_ID] [bigint] NOT NULL,rn [DEPT_LY] [bigint] NOT NULL,rn [GROUP_ID] [uniqueidentifier] NULL,rn [TLFS] [smallint] NOT NULL,rn [APPLY_ID] [uniqueidentifier] NULL,rn [FY_BIT] [smallint] NOT NULL,rn [FY_DATE] [datetime] NULL,rn [FY_USER] [int] NULL,rn [PY_USER] [int] NULL,rn [BZ] [varchar](200) NULL,rn [JGBM] [bigint] NOT NULL,rn [GCYS] [bigint] NOT NULL,rn [FYID] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL,rnCONSTRAINT [PK_ZY_FEE_SPECI] PRIMARY KEY CLUSTEREDrnrn第一个表200条记录,第二个表5000条记录,第三个表250万条记录rn
办法跳过触发器吗
我知道DTS中的BULK INSERT批量插入可以忽略INSERT触发器。有没有<em>办法</em>使DELETE触发器不执行呢?
xgboost
https://blog.csdn.net/github_38414650/article/details/76061893 目标要求预测误差尽量小,叶子节点尽量少,节点数值尽量不极端(这个怎么看,如果某个样本label数值为4,那么第一个回归树预测3,第二个预测为1;另外一组回归树,一个预测2,一个预测2,那么倾向后一种,为什么呢?前一种情况,第一棵树学的太多,太接近4,也就意味着有较大的过拟...
xgboost入门以及windows下安装及使用一
听说<em>xgboost</em>不仅运行速度快,而且集成了一系列算法,关于入门简介,可参考如下网址: http://cos.name/2015/03/<em>xgboost</em>/?replytocom=6610 http://www.tuicool.com/articles/FNzI3aZ 本文只是简介一下如何在windows下python下安装及运行 (1)首先配置好python环境,这个不多说了
xgboost 安装、绘图笔记
系统:ubuntu 16.04 当前文档很不错了:[url]https://<em>xgboost</em>.readthedocs.io/en/latest/build.html[/url] [size=large][color=blue]1、下载源码[/color][/size] 一行命令搞定,下载的源码在当前文件夹下,会创建一个<em>xgboost</em>目录 [code=&quot;bash&quot;]git clone ...
日常写BUG——各个平台下安装XgBoost
我是在win10下面的Anaconda安装XgBoost出现了问题 刚开始,我直接从Anaconda里面安装,像下面那张图一样: 然而发现会出现下面的错误: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all t
通俗、有逻辑的写一篇说下Xgboost的原理,供讨论参考
初看Xgboost,翻了多篇博客发现关于<em>xgboost</em>原理的描述实在难以忍受,缺乏逻辑性,写一篇供讨论。——以下是抛砖引玉。 观其大略,而后深入细节,一开始扎进公式反正我是觉得效率不高,还容易打消人的积极性。首先说下决策树 决策树是啥? 举个例子,有一堆人,我让你分出男女,你依靠头发长短将人群分为两拨,长发的为“女”,短发为“男”,你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分,你就形成了一个
办法解决吗?请进!
我现在用printer对象来打印一份报表,想在离页尾0.5厘米的位置换页,但不知道怎么搞的,打印机一到距离页尾1.5厘米的位置就换页了,这样打出的报告就显的页尾的空白部分太多了,不美观,哪位知道,请告诉我解决的方法,切盼回复!
办法实现分页吗?
一个数据表包含很多数据,要求1次查询返回前500个记录,再次查询时返回下500个,有<em>办法</em>吗?
IE6有办法卸载吗?
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各位有什么办法吗??
我需要把屏幕的录象格式是 (avi)转换成VCD的可以,可以直接在家里的VCD的机器上面看。rnrn说明:我使用屏幕录象是,起用网络上下的录象软件,直接录象屏幕上的操作,存的时候就直接是AVI的格式。
日期有办法修改吗?
数据库就:rnrn1学号 Crn2姓名 Crn3出生年月 Crn4班号 Crnrn就这些....rn问题是出生日期应该是日期型,结果他给弄成了字符型.rn我一改库结构,日期就全没有了,还要重新统计.rn比如1996年8月25日,字符型录成 960825 这样子了.rn好几千学生,挨着改太费了,谁有<em>办法</em>.
决策树-GBDT-RF-Xgboost
1.GBDT 2.RF 3.XGBOOST
xgboost公式推导
基本构成 boosted tree作为有监督学习算法有几个重要部分:模型、参数、目标函数、优化算法 模型 模型指给定输入x如何去预测输出y 参数 参数指我们需要学习的东西,在线性模型中,参数指我们的线性系数w 目标函数 目标函数:损失 + 正则,教我们如何去寻找一个比较好的参数 一般的目标函数包含下面两项: Bias-variance tradeoff,Bi
64位windows下Xgboost安装血与泪的总结
经过3天安装Xgboost,几乎就要放弃的时候安装成功了,兴奋之余记录一路安装的心酸历程: 1.刚开始本人是在python2.7版本下安装,由于0.6版本没有对应的的.whl下载,所以先下载的低版本然后利用visual stido编译的方法--失败,估计是下载的版本有问题。 2.安装32位anaconda,在github上clone0.6版本的Xgboost。装好之后结果<em>xgboost</em>不能调用属性,
python机器学习库xgboost——xgboost算法
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程 安装 <em>xgboost</em>目前还不能pip在线安装,所以先在网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#<em>xgboost</em> 中下载whl文件,然后参考https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/7781...
xgboost简介
在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 <em>xgboost</em>,而且获得非常好的表现,今天就来看看 <em>xgboost</em> 到底是什么以及如何应用。 本文结构: 什么是 <em>xgboost</em>?为什么要用它?怎么应用?学习资源 什么是 <em>xgboost</em>? XGBoost :eXtreme Gradient Boosting 项目地址:https://github.com/d
有上传图片到Sqlserver的办法
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打不开表?有办法吗?
在家里的WINME上装了个SQL7rn用管理器花了老半天建了好多的表rn可惜建好后打不开rn错误。提示unexpect errorn[design tools]类未注册rnrn别人的机器都不会这样rn有<em>办法</em>解决吗?rn系统重装,我会累死的
有什么好点的办法吗???
怎样在一整张图片上对它的一个区域聚焦呢?也就是说,当我点击图片某一区域时能引发事件处理。不是对整张图片哦,只是它的某一区域!rn麻烦大家多出点注意,只要说到点就给分,好<em>办法</em>的100分!明天来结
办法改变路由吗?
网络上有一台计算机经常要telnet到远程计算机,但有时速度很快有时很慢(一直在线),我猜想慢的时候应该是中间的路由出了问题,想问问有什么<em>办法</em>改变路由?(无论是telnet快还是慢,上本地网络很快,例如163,sohu等)rn
办法实现反向域名解析吗
rtrn我试了getnamebyaddr()和getnameinfo()rn可只能获得局域网内主机名
xgboost的使用简析
前言——记得在阿里mllib实习的时候,大家都是用mllib下的GBDT来train model的。但由于mllib不是开源的,所以在公司外是不能够使用。后来参加kaggle比赛的时候,认识到一个GDBT好用的工具,<em>xgboost</em>,所以就认真地学习了一下。 github地址:https://github.com/dmlc/<em>xgboost</em>
Xgboost | 在Win10中安装
基于对<em>xgboost</em>的学习,R语言版本很好安装,可是python安装版非普通安装方法,根据网上教程,一步步的做下来,终于成功了,故博文记录下来,以供自己或他人查询。 注意 : 我的电脑是64位的,32位的安装方法是否雷同,请小心尝试需要的软件: git mingw64 anaconda(做计算常用的python集合软件) 第一步 : 安装git https://git-scm.com/downlo
xgboost在windows上的安装的使用
1、介绍 <em>xgboost</em>是一个boosting+decision trees的工具包,看微博上各种大牛都说效果很好,于是下载一个,使用了一下,安装步骤如下。 2、BOOST编译安装 github下载地址: https://github.com/tqchen/<em>xgboost</em> 2.1 下载,导入解决方案 下载成功后,打开<em>xgboost</em>-master源文件夹下的windows文件夹,打开里面的
在Python中使用XGBoost
转自:http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793 下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下:  * 编译及导入Python模块  * 数据接口  * 参数设置  * 训练模型l  * 提前终止程序  * 预测 A walk through python example for UCI Mu
办法取代静态变量吗?
如果Page_Load中计算出一个数值,某一个事件的方法中也要用到这个计算好的值,我从前的<em>办法</em>是使用staic申明变量。但听说使用静态变量并发时会出问题,所以想换一种方式实现这样的功能。最笨的方法当然时重新算一遍了,还有把数值存在Session或者ViewState中,但感觉都没有静态变量方便,请问有什么更好的<em>办法</em>么?
办法安装ORALCE吗?
我的机器是X86结构,操作系统是正版32位WINDOWS7家庭普通版。rn我想安装ORALCE 9/10/11 都可以。rn问题是,我发现好像装不上去。rn除了更改操作系统外,还有别的<em>办法</em>可以安装ORALCE吗?
PictureBox有办法透明吗?
我在PictureBox放了张图片,图片背景色是黑色,我通过API,GdiTransparentBlt把背景色去掉了,可PictureBox不能透明rnrn可是我想PictureBox透明看到窗体里的控件和背景图,这个有<em>办法</em>搞定吗?rnrn谢谢!!
vb有办法标准输出吗?
我想用java来调用一个vb编写的程序,java可以获得一个程序的标准输出流 比如cmd.exe dir等命令的输出就可以被java获得rn现在想问问vb有没有<em>办法</em>实现标准的输出rn谢谢大家了
办法解决吗???急!!
各位有如下语句:rnrnselect 成品编号,SUM(入库重量) AS 总入库重量,SUM(入库数量) AS 总入库数量 FROM rk GROUP BY 成品编号 INTO CURSOR RK1 &&&计算总入库重量、总入库数量rnrnselect 成品编号,SUM(出库重量) AS 总出库重量,SUM(出库数量) AS 总出库数量 FROM ck GROUP BY 成品编号 INTO CURSOR CK1 &&&计算总出库重量、总出库数量rnrnselect rk1.成品编号 as 成品编号,RK1.总入库重量-CK1.总出库重量 AS 现存重量,RK1.总入库数量-CK1.总出库数量 AS 现存数量 FROM RK1,CK1 where ck1.成品编号=rk1.成品编号 INTO CURSOR MM0 &&&计算现存重量、现存数量rnrnrnselect rk1.成品编号 as 成品编号,RK1.总入库重量 as 总入库重量,RK1.总入库数量 as 总入库数量,CK1.总出库重量 as 总出库重量,CK1.总出库数量 as 总出库数量,mm0.现存重量 as 现存重量,mm0.现存数量 as 现存数量 FROM RK1,CK1,mm0 where ck1.成品编号=rk1.成品编号 and rk1.成品编号=mm0.成品编号 GROUP BY rk1.成品编号 INTO CURSOR MM1rnrnbrowsernrn为什么只能得到出过库的记录??我希望得到没曾出库和已出过库的所有记录。。怎样解决??
XGBoost-安装(Windows/VS2015)
昨天想装theano的时候,误删了之前的一些python包,导致<em>xgboost</em>无法使用。索性重新安装了anaconda平台,方便自己后续的使用。   Anaconda是python科学计算的集成。使用起来给人matlab的感觉。并且预装了numpy,scipy,matplotlib,pandas, scikit-learn等多个常用的工具包。   环境: VS2015 Win10
Kaggle入门 (Titanic XGBoost)
本文接前文Kaggle入门,主要的区别是更换了分类器XGBoost。 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import <em>xgboost</em> as xgb # 读训练数据 data = pd.read_csv('data/train.csv') #数据预处理 data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda s
centos7下xgboost,python安装
git clone --recursive https://github.com/dmlc/<em>xgboost</em> cd <em>xgboost</em> make -j4 cd python-package; sudo python setup.py install sudo apt-get install python-setuptools export PYTHONPATH=~/<em>xgboost</em>/python-packa
xgboost导读和实战_王超&陈帅华
<em>xgboost</em>是C++开源分布式机器学习系统DMLC的Boosting模型,单机采用多线程来加速树的构建,并依赖DMLC的另一个部件rabbit来进行分布式计算。<em>xgboost</em>提供了 Python和R
从损失函数谈一谈adaboost和GBDT和xgboost的区别
adaboost和GBDT和<em>xgboost</em>在损失函数的最优化方法是有很多不同的,三者的不同之处其实就在于最优化方法的不同(这样说不知道是否妥当,至少站在这个角度的我认为是正确的,多年后可能发现这个观点不太妥当)。adaboost在李航博士的《统计学习基础》里面用加法模型和向前算法解释了权值更新策略。在解释的过程中,样本权值更新和弱分类器权值的求取是直接通过偏导数等于零来计算的,如果记不清楚的可以回
DLL有办法调试吗?
我用的是VC++6.0,我发现EXE文件很好调试,在VC++环境中设置断点,按F5就进入调试状态。程序会自动停在断点处。rnrn可是DLL文件并不是一个主动执行的文件,可是嵌入到别的程序中供别的程序调用的。只有别的程序加载它了,它才被装入到内存中并处于执行状态。rnrn那么DLL有<em>办法</em>调试吗?rnrn(我试着在EXE文件中设置了一个断点,并编码。然后并不是按F5,而是直接双击这个EXE文件执行它,发现它不能停在断点处,也就是说:设置断点并编译以后,EXE中并不存在这个断点,而只能在编译环境下按F5调试,这个断点才能起效,是吗?)rnrn
办法隐藏标题栏的图标吗
rt,有<em>办法</em>隐藏dialog左上标题栏的图标吗?rn用透明图标是一个<em>办法</em>,还有别的<em>办法</em>吗?
有什么补救办法吗?
我的机器是Win200Server,用IIS做Web服务rn昨天在发布目录里发现了一个cmd.asp文件,估计已经被执行过了rn有什么补救<em>办法</em>吗?rn//----------------------------------rncmd.asprn//----------------------------------rnrn<> "") Thenrnrn ' -- Use a poor mans pipe ... a temp file -- 'rn szTempFile = "C:\" & oFileSys.GetTempName( ) rn Call oScript.Run ("cmd.exe /c " & szCMD & " > " & szTempFile, 0, True) rn Set oFile = oFileSys.OpenTextFile (szTempFile, 1, False, 0) rn rn End Ifrn rn%>rnrnrn " method="POST">rnrnrnrn rnrn rnrnrn
这个有办法解决吗?
另存为rnrn这个点击后是网页浏览,请问有<em>办法</em>变成点击后下载吗?我想提供TXT下载,rnrn没有分了,请高手帮忙!谢谢
办法吗,朋友? select
rn库中有个学生信息表,rn其中一个字段-----学号如下:rn------------------------------------------ rn X XX X XX XX rn 层次 专业编码 招生季节 分院 流水号 rn------------------------------------------ rn如: 高升本 01 春秋 88 001 rn------------------------------------------ rn如: 1 01 1 22 001 rn------------------------------------------ rnrnrnrn现在要查出专业编码为"02"的记录学生记录,rn要专业编码为02的,所以不可用like,什么的,这不准 rn------------------------------------------rn
XGBoost:多分类问题
下面用数据 UCI Dermatology dataset演示XGBoost的多分类问题首先要安装好XGBoost的C++版本和相应的Python模块,然后执行如下脚本,如果本地没有训练所需要的数据,runexp.sh负责从https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Dermatology下载数据集,然后调用train.py Run runexp.sh ./run
xgboost』使用注意事项
1、<em>xgboost</em> 不支持时间类型特征
XGBoost:在Python中使用XGBoost
在Python中使用XGBoost下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下: * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided.安装首先安装XGBoost的C++版本,然后进入源文件的根目录下
XGBoost使用教程(纯xgboost方法)一
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 一、导入必要的工具包 # 导入必要的工具包 import <em>xgboost</em> as xgb # 计算分类正确率 from sklearn.metrics import accuracy_score 二、数据读取 XGBo...
xgboost入门与实战(原理篇)
<em>xgboost</em>入门与实战(原理篇)前言: <em>xgboost</em>是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面,有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛,其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面,<em>xgboost</em>的分布式版本有广泛的可移植性,支持在YARN, MPI, Sungrid En
办法隔离病毒吗?
请问:用防火墙可以隔离病毒吗?特别是冲击波之类的病毒,对局域网危害之大,另外,已感染病毒的电脑用杀毒软件(网络版)可以彻底杀毒吗?
你有办法吗?(急!)
我的jsp页面rn[code=jsp]rn rnrnrn rn rn rn rn 角色管理rn rn rn rn rn rn rnrn rn 角色授权rn [color=#FF0000] rn rn rn rn rn rn rn [/color] rn rn rn rn rn rn rn rn rn rn 展开 | 合并rn rn rn rn rn rn rn rn rn rn rn rn rn[/code]rn[color=#FF0000]上面的roleform里的隐藏字段是从后台取的,由于数据比较多,所以加载的时候很慢,有什么<em>办法</em>解决一下呢?[/color]
cookies有办法锁定吗?
用的IECookiesView!rnrn登陆某站后用IECookiesView删除进该站的COOKIES,但是我再用IE打开的时候依然显示是登陆状态!rnrn必须我登录完成后再点退出,然后用IECookiesView把进站的COOKIES删除掉,再打开的时候才会显示无登录状态!rnrn现在的问题是:rn1:退出后我如果未用IECookiesView删该站的Cookies,那么在打开时还会自动登录!(界面显示是已登录状态)rn2:该站登陆的速度比较快,但是退出的速度特别慢,最少要花十几秒,另外每次还要打开IECookiesView来删除上一次的记录,太麻烦了! 希望能找到简单一点的<em>办法</em>达成能快速切换登陆帐户的目的!rnrn求教:rn1:有没有<em>办法</em>可以把Cookies锁定掉,然后我吧文件里面的内容清空,使得每次登录的时候都是显示无用户登陆的状态。rn2:如果有软件能实现这个功能的话,麻烦推荐一下~先谢了!rnrn谢谢关注本贴!
电子版有乱码,有办法吗?
在2000里好好的,我为了用ClearType,换了XP,结果就有乱码了,就这一本,别的都好好的。
xgboost 相比GBDT有什么区别
最近刚看完<em>xgboost</em>的paper,权当是 整理一下思路。 算法层面的: 1.XGB加了正则项,普通GBDT没有。为了防止过拟合 T为叶子节点的数量,W为叶子的权重。 Y帽子 为预测值,Y为目标值。 gamma ,delta 为参数 2.<em>xgboost</em>损失函数是误差部分是二阶泰勒展开,GBDT 是一阶泰勒展开。因此损失函数近似的更精准。 3.对每颗子
XGBOOST从原理到实战:二分类 、多分类
注:转载请注明出处,https://blog.csdn.net/HHTNAN/   1.XGBoost 2. XGBoost的优点 2.1 正则化 2.2 并行处理 2.3 灵活性 2.4 缺失值处理 2.5 剪枝 2.6 内置交叉验证 3. XGBoost详解 3.1 数据格式 ...
马尔可夫决策过程用MATLAB如何建模?
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初次实践XGBoosting
我先做一个小例子热身一下: import numpy as np dataset=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]]) X=dataset[0]#[ 1. -1. 2.]第一行 X=dataset[:1]#[[ 1. -1. 2.]]第一行很少用 X=dataset[:,1]#[-1. 0. 1.]第二列 X=dataset[:
问了很多人都没有办法,你有办法吗? 小女子谢了
dim sContactQuery as stringrn Dim rsContact As ADODB.Recordset rnsContactQuery = "SELECT * FROM 结算表 WHERE 用户代号='" & Label8.Caption & "'"rn Set rsContact = New ADODB.Recordsetrn 'rsContact.CursorLocation = adUseClientrn rsContact.Open sContactQuery, conn, adOpenStaticrn rn Set Datagrid1.DataSource = Nothingrn Set Adodc2.Recordset = rsContactrn Set Datagrid1.DataSource = rsContactrn 通过这段代码我想将查询出的记录显示在datagrid上但是系统总提示rnData Type mismatch in criteria expression 请问是什么原因请帮忙给出代码.
IP地址不够了,有办法吗?
网络稳定运行 IP地址管理是首要 无法访问网络是为网络事故中最常见的问题,而此问题多与IP地址有关。只要某电脑的地址设置不正确,小则网络的连接、传输和通讯就会受到影响,大则甚至会造成整个网络瘫痪。我们知道,使用TCP/IP协议时每台主机必须具有独立的IP地址,有了IP地址的主机才能与网络上的其它主机进行通讯。 随着企业的发展,网络的需求急剧膨胀,由于IP地...
jpa criteria查询,有办法做算术运算吗
jpa criteria查询,有<em>办法</em>做算术运算吗?比如要让balance - unit*1000>0
这样的new有办法delete吗?
class Arnrnrn;rnrnvoid fun1(int i)rnrn if(i==0)rn rn throw new A;rn rn if (i==1)rn rn throw new A;rn rn elsern rnrn rnrnrnrnvoid fun2(int i)rnrn tryrn rn fun1(i);rn rn catch (A* e)rn rn rn rnrnrnrn这样写的程序,fun2(0)是不是调用一次就内存泄漏一次?这样的new有<em>办法</em>delete吗?rn另外,是不是每个new都要delete,要不一定会吃内存?——换句话说,有没有某种情况下,new之后没用delete也不内存泄漏?rn分不是很多,技术交流,我在很多c++书上看到new之后没delete的。
aspupload过期了.有什么办法吗?
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xgboost学习样例之multiclass_classification
上篇用到<em>xgboost</em> cli来做二分类,现在来做一个多分类。 使用的数据集为 UCI皮肤病集 总共有34个属性集合,6种分类label, 属性集除了family history是名词式的取值外,其他都是线性数值行取值 7. Attribute Information: -- Complete attribute documentation: Clini
支持C/C++、Java、python、Matlab等语言的第三方机器学习库汇总
C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库,利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有 Matlab toolbox。 C++
数据科学入门,使用 xgboost 初试 kaggle
kaggle 目前是散兵游勇使用真实数据进行机器学习实践的最佳场所,拥有真实的数据和大量有经验的参赛者,以及良好的讨论共享氛围。 基于树的 boosting/ensemble 方法在实战中取得良好效果,陈天奇提供的高质量的算法实现 <em>xgboost</em> 也使得构建基于该方法的解决方案更加容易高效,很多比赛的获胜方案都使用了 <em>xgboost</em> 。 本文记录一个从零开始到最终用 <em>xgboost</em>
xgboost原理及应用
1.背景 关于<em>xgboost</em>的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和<em>xgboost</em>导读和实战 地址,希望对<em>xgboost</em>原理进行深入理解。 2.<em>xgboost</em> vs gbdt 说到<em>xgboost</em>,不得不说gbdt。了解gbdt可以看我这篇文章 地址,gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的,但有一个问题:第n颗树训练时,需
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shopex 数码商城模板下载
shopex 数码商城模板,下载后解压到theme目录下,进后台刷新模板列表 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/iokman/4834443?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/iokman/4834443?utm_source=bbsseo[/url]
drp5.7(sqlserver版本)下载
本人学习王勇讲解的drp课程记录,本人用的是sqlserver2008.此版本是从drp5.6的基础上建立起来的,可以运行。本人没有附上数据库的sql,下载的可以按照orcle同样的结构,生成sqlserver数据库。代码就不需要做任何改动了 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sfeiyan2/7088113?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sfeiyan2/7088113?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的