最近处理文本文档时（文件约2GB大小），出现memoryError错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法，本文将介绍这两种读取方法。Preliminary.read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read(
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2023-09-25 17:29:19
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GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART
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2024-05-28 12:28:17
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1. scikit-learn GBDT类库概述 在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boos
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2024-06-22 20:26:44
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1、scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，
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2024-08-05 10:28:41
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第一次知道网格搜索这个方法，不知道在工业中是不是用这种方式1.首先从步长和迭代次数入手，选择一个较大的步长，和较小的迭代次数。可以将步长设置为0.1，迭代次数从20-100网格搜索。2.找到最合适的迭代次数，对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索，最大深度3-15，样本100-800。3.找到一个最大深度，由于min_samp
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2024-03-06 11:01:05
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##一. scikit-learn GBDT类库概述 在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要
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2024-09-16 15:29:38
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在机器学习中，模型的参数调整是非常重要的一件事，如果能找到合适的参数，那么模型的泛化能力就会得到很大的提升。但现实是，模型有很多参数，而且这些参数的取值范围也都很大。如果用人工手动去调整，既费时又费力。好在，scikit-learn给我们提供了一个自动调参的解决方案——网格搜索。GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数
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2024-08-17 15:50:02
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GBDT详解GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。第
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2024-04-21 13:31:56
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1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相
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2018-07-04 17:46:00
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原文：GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树分为回归树和分类树，分类树的衡量标准是最大熵，而回归树的衡量标准是最小化均
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2023-08-27 09:47:35
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参考：刘建平的文章，结合gridsearch试着调参找出最优模型。
评估参数：虽然 MSE 常用于机器学习，但它既不是唯一实用的损失函数，也不是适用于所有情形的最佳损失函数。MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度， MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的
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2024-08-13 16:45:33
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一、GBDT类库弱学习器参数 参数分为三类 第一类：Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functioning. 没啥用 第二类：Boosting Parameters: These affect the boosting o
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2019-03-25 14:24:00
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1、梯度提升树GBDT回归 GBDT
模型
对
数据
类
型不做任何限制，既可以是
连续
的数
值
型，也可以是离散的字符型 （但在
Python
的落地
过
程中，需要将字符型
变
量做数
值
化
处
理或
哑变
量
处
理）。相
对
于
SVM
模型 来
说
，
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2024-05-27 15:07:09
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目录过拟合欠拟合理想情况: 找到偏差和方差都很小的情况，即收敛且误差较小 目前在许多任务中仍经常会出现过拟合等问题，还没有找到一个十分通用、有效的解决方法。过拟合过拟合（over-fitting）：所建的机器学习模型在训练集中表现得过于优越，而在验证集和测试集中表现不佳。过拟合就是训练的时候效果很好（除了有用的特征外，模型还学到了很多没用的特征），但是在测试样本上的效果就很差（没用的特征干扰了模
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2024-10-08 08:59:54
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前言在Adaboost算法原理小结中，我们对adaboost的原理做了简单介绍，本文对Boosting家族另外一个重要的算法梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，以下简称GBDT）做总结。1.GBDT概述GBDT也是集成学习Boosting家族的一员，但是却和传统的Adaboost算法由很大的不同，回顾Adaboost，我们利用的是上一轮迭代弱学习器的误差率来
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2024-09-26 13:27:50
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序从网上找到的资料，整理一下。实验gdb带源码调试, 给被调试程序带上参数. 给gdb带上-tui参数，有dos调试器的感觉，很喜欢:)修改变量值bool b_rc = false; // 源码的内容
// 在gdb中修改变量值
(gdb) set variable b_rc = true在gdb中用16进制显示变量的内容p/x var如果p 不带参数，就是按照10进制显示变量内容p var用g
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2024-04-05 08:37:32
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"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:01:44
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对于GBDT的参数调整，上一篇已经通过实例讲明，不过调整参数确实重要，继续总结一下通用套路。1、相关参数GBDT算法参数主要分为三个类别： 1.Tree-Specific Parameters: These affect each individual tree in the model. 树相关参数，决定每棵树的结构 2.Boosting Parameters: T
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2024-04-19 05:47:33
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导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，
