最近正在做信息抽取方向的工作，想要了解目前使用率高、易于落地且公认效果比较好的baseline模型，以便进行之后的相关工作。自回归(autoregressive)语言模型，如GPT，采用从左向右单向解码的方式，适用于自然语言生成（NLG）任务。非自回归(non-autoregressive)语言模型，如BERT，每个时刻的输出都可以充分利用双向信息，适用于自然语言理解（NLU）任务，但是在NLG上
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU/GPU版本下代码的编写基本流程，主要分为以下几个部分：构造训练集/验证算法参数设置XGBoost模型训练/验证模型预测本节主要面对的任务场景是回归任务，有关多分类的任务见：XGBoost–4–代码编写基本流程–分类另外，除上述几个部分外，会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算；导入使用到的库：import time
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数据挖掘xgb使用总结
1.集成学习背景
说到Xgb一般会先想到GBDT，从而引出boost类模型，什么是xgb模型，简单的说这就是一个常见的分类(回归)模型，和LR，SVM一样广泛应用在数据分类中，xgb的全称是X (Extreme) GBoosted，其中的X是极端的，G是梯度，翻译过来可以是极致的梯度提升模型，说到底还是梯度提升模型，本质
一、概念XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是 GBDT（gradient boosting decision tree）的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。1、回归树与决策树
线型回归是一种典型的参数学习，只能解决回归问题，简单线性回归–最小二乘法目的：使得用拟合的直线所求的的预测值与实际值的差距尽可能的小，差距可以用绝对值表示或者差距的平方表示，但由于需要通过求导求得系数，绝对值函数不连续可导，因此选择平方的形式，那么简单线型回归的目的为： 找到a和b使得∑(axi+b-yi)2（i=1,2，……m，m为样本个数）最小 这个函数也称为损失函数，用于度量模型没有拟合样本
import numpy as np
import pandas as pd
import mathdf=pd.read_excel("data.xlsx",dtype=str)df.describe()
随机值公司Id时间内注册公司数量（月）注册地址重合关联公司涉案法人有涉案记录（总次数）社保人数纳税金额法人过境记录预测结果属性count47234723472347234723472347
统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
文章目录前言步骤1. 导入需要的库2. 创建含有噪声的正弦曲线3. 对模型的实例化以及训练模型4. 将测试集导入，进行预测5. 对结果进行绘制图像总结 前言观察决策树是怎样拟合一条曲线的。我们用回归树来拟合正弦曲线，并添加一些噪声来观察回归树的表现步骤1. 导入需要的库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.t
机器学习数学基础之线性回归1. 线性回归公式2. 利用矩阵对线性公式整合3. 误差项分析4. 似然函数5. 最小二乘★（矩阵求导公式） （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 知识点： 1、利用矩阵的只是对线性公式进行整合 2、误差项的分析 3、似然函数的理解 4、矩阵求偏导 5、线性回归的最终求解1. 线性回归公式其中b为误差值，对最终的结果影响较小。线性回归中最重要的求解即为求w。 线性回
本文是根据这篇博客写出来的。其中的公式什么的可以去这个博客里面看。 本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供自己以后参考学习。import numpy as np #引入numpy科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt #引入绘图库
from sklearn.model_selection import train_test_split#从sk
线性回归基本问题线性回归模型函数与损失函数问题 m个样本数据，每个样本对应n个特征及一个输出，针对样本输入，其输出预测如何计算？模型函数 其中.写成矩阵形式，、、形矩阵损失函数线性回归算法梯度下降最小二乘法判断回归效果 计算相关系数R:预测序列与真实值序列的匹配程度标准线性回归底层实现数据集：ex0.txtimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy a
一般做机器学习的小伙伴，应该用xgb比较多点，因为它比较透明易懂，且在sklearn库里的xgb损失函数是泰勒二阶展开的，而GBDT的损失函数只是一阶，从精准性来说用xgb模型会更好，前提是你也是用python的。都说了解一个模型原理的时候，了解它的参数是必备的。下面我们来说说xgb都有哪些参数，以及这些参数的作用等等。一、通用版参数1、 booster [default= gbtree ] 用于
目录Regression Model 回归模型Loss Function 损失函数Gradient Descent 梯度下降实例问题：解决办法：另一个例子 Regression Model 回归模型回归模型用于得到输入数据到输出数据之间的一种映射关系，可以用 来简单表示。 其中w表示网络的权重，b表示偏置。x为网络输入，y为网络输出。Loss Function 损失函数损失函数用于评估模型预测（
一、GBDT简介全称：Gradient Boosting Decison Tree别名：GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)作者
from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import t
原创
2021-11-20 16:09:49
5109阅读
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，一般地其目标变量是数值型的连续变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一
如下图例子，训练出了...
转载
2022-11-01 11:00:45
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xgboost参数选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优(max_depth, mi
今天我们将会用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。XGBoost是一种可以使用提升树进行多核并行训练的框架。今天我们将用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。谁说监督学习全都是针对分类问题的？XGBoost：是什么？XGBoost是一种Python框架，它可以让我们使用提升树进行多核并行训练。在R语言中同样可以使用XGBoost，但在这里我们不多做介绍。任
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。一、 建立图 通过添加一个标量数据和一个直方图数据到log文件里，然后通过TensorBoard显示出来，第一步加到summary,第二步写入文件。 将模型的生成值加入到直方图数据中（直方图
