Python 方法的参数种类有很多，而不是通常语言定义的那样， Python 方法的传参能力要比想象的强大很多。很多初学者可能对一些库中带 * 带 ** 的参数类型非常奇怪，但是其实这些语法正是保证 Python 方法传参强大的重要因素。First Thing首先要声明 argument 和 parameter 的区别，很多时候这两个单词被直接翻译为参数更导致了很多人无法区分，argument 是
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2023-10-16 16:26:38
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可变参数可变参数也称为不定长参数传入函数中实际参数可以是任意多个常见形式 *args **kwargs 外溢知识部分：----------------------------------------------------------------------很多时候，我们的函数需要参数，有多种情况的参数：def func1(x,y): —普通形参def func2
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2023-06-27 10:46:27
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线性回归线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来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，运用十分广泛。优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性的数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型对于单变量线性回归，例如：前面房价例子中房子的大小预测房子的价格。f(x)
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2023-06-08 17:57:49
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# LightGBM Python 可以调整的参数
## 引言
LightGBM 是一个快速、高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）框架，被广泛应用于数据挖掘和机器学习任务中。在使用 LightGBM 进行建模时，通过调整一些参数可以获得更好的性能和准确度。本文将介绍 LightGBM Python 可以调整的一些参数，并给出相应的代码示例。
原创
2023-08-29 05:05:36
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最近在使用Xgboost与Lightgbm模型来训练数据，众所周知，lightgbm是2016年末微软开源的工具，具体相关信息可以参考一下链接：Lightgbm: https://github.com/Microsoft/LightGBMXgboost:https://github.com/dmlc/xgboost两大神器的优缺点，咱们就不讨论了，微软官方给了一些example对比
原创
2023-04-06 11:37:06
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目录 K-Means类概述K-Means类主要参数MiniBatchKMeans类主要参数其他接口 K值的评估标准 在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 一、K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传
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2024-05-19 07:56:12
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模型参数参数名参数描述可选值boosting_type模型提升方式'gbdt'、'dart'、'goss'、'rf'num_leaves每个基学习器的最大叶子默认31max_depth基学习器树的最大深度默认-1，没有限制learning_rateboosting学习率默认0.1n_estimators基学习器的数量默认10max_bin特征值的分桶数默认255subsample_for_bin用
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2021-04-26 14:14:21
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模型参数参数名参数描述可选值boosting_type模型提升方式‘gbdt’、‘dart’、‘gos
原创
2023-01-17 08:44:54
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# 使用 LightGBM 进行回归分析的完整流程
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集和高维数据。本文将指导你如何使用 Python 和 LightGBM 实现回归任务。我们会通过一个具体的流程进行讲解。
## 流程概览
下面是进行 LightGBM 回归分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
### lightGBM安装 Python的完整指南
lightGBM 是一个高效的梯度增强决策树框架，用于机器学习任务。本文将详细介绍如何在 Python 环境中安装 lightGBM，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
#### 环境准备
在安装 lightGBM 之前，需要确保系统满足相应的软硬件要求。以下是相关的版本兼容性矩阵：
| 组件
# Python LightGBM模型
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，它以高准确率和快速训练速度而闻名。LightGBM可以处理大规模数据集，并且可以在相对较短的时间内训练出高质量的模型。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库，以及如何构建和训练一个LightGBM模型。
## LightGBM简介
LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架。与其他梯度提升框架
原创
2023-09-13 18:33:51
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# Python LightGBM调用，快速构建高效模型
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种快速、高效的图形化决策树算法，尤其适用于大数据环境。在数据科学和机器学习领域，LightGBM因其优越的性能和易用性，广泛应用于回归、分类以及排序任务。本文将介绍如何在Python中调用LightGBM，结合代码示例和相关图示帮助大家理解这些过程。
原创
2024-09-23 03:45:13
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LightGBM 是一个高效的梯度提升框架，广泛应用于机器学习任务尤其在处理大规模数据集上表现突出。它通过基于决策树的学习算法实现任务的有效分类与回归。本文将详细探讨如何在 Python 中实现 LightGBM。
首先，我们需要了解 LightGBM 背后的背景。在当前数据驱动的时代，机器学习已广泛应用于各行业。在模型的选择上，许多开发者和研究人员倾向于寻找速度快、内存占用少且效果良好的算法。
1、LightGBM简介 LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势： 1）更快的训练效率 2）低内存使用 3）更高的准确率 4）支持并行化学习 5）可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的 2、XGboost的缺点 在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboos
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2024-09-02 12:17:12
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作者 | 東不归
大家好，上次介绍了BeautifulSoup爬虫入门,本篇内容是介绍lxml模块相关教程，主要为Xpath与lxml.cssselect 的基本使用。lxml介绍引用官方的解释：
lxml XML工具箱是C库libxml2和libxslt的Python绑定 。它的独特之处在于它将这些库的速度和XML功能的完整性与本机Python API的简单性结合在一
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它的快速训练和高准确率使得它成为处理大规模数据集的理想选择。然而，LightGBM的性能极大依赖于其参数设置，因此，我决定使用贝叶斯搜索进行参数调优，以帮助我找出最佳配置。
> “我们在处理客户的数据时总是希望效果最好，但很长一段时间我们并未找到合适的模型参数。” — 用户反馈
### 参数解析
在进行Ligh
# 使用 LightGBM 进行机器学习建模的指南
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种开源的高效梯度提升框架，广泛用于分类和回归任务。它以快速的训练速度和较低的内存使用而著称。对于刚入行的小白来说，使用 LightGBM 可能会显得稍微复杂，但掌握了基本流程后，就会变得容易许多。本文将帮助你一步一步学会如何实现 LightGBM 的 Pyth
# Python实战：LightGBM
在机器学习中，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升框架，广泛应用于分类和回归任务。LightGBM不仅速度快，而且内存占用少，非常适合大规模数据的训练。
## LightGBM的优势
- **高效性**：相比其他梯度提升算法，LightGBM采用基于直方图的决策树算法，极大地提高了训练速
标题：了解LightGBM中的Python Pairwise算法
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概述：
本文将介绍LightGBM中的Python Pairwise算法的基本概念和使用方法。LightGBM是一种高效的梯度提升算法，Pairwise算法是其中一种特殊的排序学习算法。通过学习本文，您将理解Pairwise算法的原理以及如何在Python中使用LightGBM进行排序任务。
什么是Pairwise算
原创
2024-02-01 10:27:47
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# Python LightGBM包简介及代码示例
## 引言
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）算法的机器学习包。它在许多机器学习竞赛中获得了优异的成绩，并且在实际应用中也表现出了出色的性能。本文将介绍LightGBM的基本原理、几个常用的使用场景以及相关的代码示例，帮助读者快速上手使用LightGBM进行机器学习任务。
原创
2023-11-30 06:02:24
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