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XGBoost介绍.pdf

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2018-04-16 上传大小:940KB
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XGBoost原理[陈天奇][高清]

xgboost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,xgboost的分布式版本有广泛的可移植性,支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行,并且保留了单机并行版本的各种优化,使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。这篇文章为xgboost的实现原理。

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XGBoost With Python, machinelearningmastery

XGBoost With Python Discover The Algorithm That Is Winning Machine Learning Competitions

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陈天奇xgboost英文论文

陈天奇xgboost英文论文,本文详细介绍了xgboost的原理,讲解通俗易懂,深入浅出,不过是英文版,适合有一定英文基础的开发者阅读。

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XGBoost基本原理中文版(翻译)

XGBoost工具基本原理简介,翻译自其官方网站,原文英文。

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xgboost原理

xgboost作者陈天奇对xgboost原理的介绍,讲得很好,真的超级好!~~~

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陈天奇xgboost 论文+PPT讲解

xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库。它是一个大规模、分布式的通用Gradient Boosting(GBDT)库,它在Gradient Boosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法。

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[machine_learning_mastery系列]xgboost_with_python.pdf

Welcome Welcome to XGBoost With Python. This book is your guide to fast gradient boosting in Python. You will discover the XGBoost Python library for gradient boosting and how to use it to develop and evaluate gradient boosting models. In this book you will discover the techniques, recipes and skills with XGBoost that you can then bring to your own machine learning projects. Gradient Boosting does have a some fascinating math under the covers, but you do not need to know it to be able to pick it up as a tool and wield it on important projects to deliver real value. From the applied perspective, gradient boosting is quite a shallow field and a motivated developer can quickly pick it up and start making very real and impactful contributions. This is my goal for you and this book is your ticket to that outcome.

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xgboost介绍

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xgboost入门资料

xgboost pdf请打印成2页

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xgboost调参指南

xgboost调参过程,介绍xgboost调参的详细步骤,以及代码示例。

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xgboost导读和实战 + Tree Boosting With XGBoost + 陈天奇 ppt

自己积累的关于xgboost经典文献,三个,非扫描。对xgboost的原理以及应用代码都有详细的介绍

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蘑菇数据集

xgboost、蘑菇数据集、xgboost、蘑菇数据集、xgboost、蘑菇数据集、

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XGBOOST算法原理及应用介绍

比较偏重于理论阐述的工具书,原理解释、数学推导比较详细,可参考论文一起看。

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华泰证券-人工智能系列之六:人工智能选股之Boosting模型

报告对各种Boosting 集成学习模型进行系统测试 Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合,能够很好地兼顾模型的 偏差和方差,该类模型在最近几年获得了长足的发展,主要包括AdaBoost、 GBDT、XGBoost。本篇报告我们将对这三种Boosting 集成学习模型进行 系统性的测试,并分析它们应用于多因子选股的异同,希望对本领域的投 资者产生有实用意义的参考价值。

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winows下python安装xgboost的包

由于xgboost的作者在github上删除了xgboost在windows系统下的目录文件,所以导致大家无法安装xgboost。本人通过亲自实践,教大家一步步在win下安装xgboost,这个是之前的xgboost的C++版本,是在python使用xgboost之前必须的包。

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xgboost源代码python

根据我的课程设计写了一个xgboost代码,效果不错。希望能帮助跟我一样的初学者。

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XGboost做分类

自己写一个小例子,用xgboost实现做分类,希望大家不吝赐教,有什么需要改正问题及时和我联系,谢谢大家,,,,

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特征工程和xgboost调优案例.zip

特征工程和xgboost调优案例,面向初学xgboost以及想要进阶学习xgboost调参的程序猿

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R语言xgboost的使用

关于R语言使用xgboost的一个代码,这里是一个关于用户分类的代码

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基于Xgboost的商业销售预测

基于Xgboost的商业销售预测,以德国Rossmann商场的数据为例,通过对数据的探索性分析,以相关背景业务知识体系为基础,通过可视 化分析,提取隐含在数据里的特征,使用性能较优的Xgboost方法进行规则挖掘,取得较好效果。

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