XGBoot

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于
Super_Whw·2025-01-22 05:48

机器学习——LightGBM

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。
weixin_33762321·2022-11-23 12:02

XGBoost和GBDT的区别

一个关于Boosting集成学习方法代表XGBoot和GBDT不同点的小总结。
_爱碎碎碎碎念·2022-02-18 23:08

LightGBM

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。
jessica涯·2021-06-23 18:24

Ubuntu 下安装xgboost

我的环境Ubuntu14.04，Python2.7下载在github上下载最新版本XGBoot压缩包并解压；环境配置2.执行以下命令#cdxgboost-master#make在执行ma
修缘bit·2020-08-02 13:43

集成算法（装袋，随机森林，boosting）

已达到提高预测准确率的目的，也称“多分类器系统”例：做练习题的时候题目的准确率不高，通过多个学生的答案进行核对，提高题目的准确率分两大类：装袋bagging,随机森林提升boosting,adaboost,GBDT,XGBoot
TKE_aoliao·2020-07-14 02:02

LightGBM原理及实现

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。
weixin_42774642·2020-06-29 06:19

XGBoot参数调优代码详解

文章目录1.加载需要用到的库2.加载数据3.写一个大的函数完成以下的功能4.对于高的学习率找到最合适的estimators个数5.max_depth和min_child_weight调参5.1粗调5.2细调6.gamma参数调优7.调整subsample和colsample_bytree参数8.正则化参数调优9.降低学习率1.加载需要用到的库importpandasaspdimportnumpya
dzysunshine·2019-06-12 20:10

给你的大杀器装备核弹——Windows下安装使用GPU版XGBoot详细参考指南

很早就知道XGBoost支持GPU了，不过一直没有配置，一方面是GPU版本的xgb配置，中文安装教程根本找不到，还有就是支持GPU的xgb还不是稳定版的。花了两天时间踩遍各种坑，特意整理好这个教程，方便各位。安装CUDA这应该算是第一个坑，我的电脑在装tensorflow的时候就已经配置好CUDA了，看了下官方文档WindowsrequirementsforGPUbuild:onlyVisualC
机器变得更残忍·2017-10-06 20:24
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