LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 論文解析
本文記錄了LGB論文中一些技術點，主要由論文內容和個人理解組成，歡迎一起探討 （一）介紹 GBDT由於其高效性準確性和可解釋性近幾年來被廣泛使用，但是隨着大數據時代的發展，傳統的GBDT也面臨着新的挑戰。大數據之所以大，一方面是因爲樣本的數量多，另一方面是因爲特徵維度高。而傳統的GBDT實現中，對於每次最佳分裂節點的選擇算法中，一般有兩個for循環，第一個循環遍歷所有特徵，第二個循環遍歷所有樣本，
相關文章
- 1. Lightgbm源論文解析：LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 2. 『 論文閱讀』LightGBM原理-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 3. 《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》論文筆記
- 4. 論文閱讀-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 5. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
- 6. Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
- 7. Gradient Boosting Decision Tree學習
- 8. 『Gradient Boosting 』LightGBM與XGBoost對比
- 9. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
- 10. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理
- 更多相關文章...
- • TCP報文格式解析 - TCP/IP教程
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • Scala 中文亂碼解決
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Duang!超快Wi-Fi來襲
- 2. 機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
- 3. git上開源maven項目部署 多module maven項目（多module maven+redis+tomcat+mysql）後臺部署流程學習記錄
- 4. ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
- 5. eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
- 6. Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
- 7. VMware安裝CentOS-8教程詳解
- 8. YDOOK：Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴，怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
- 9. 簡單方法使得putty（windows10上）可以免密登錄樹莓派
- 10. idea怎麼用本地maven
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Lightgbm源論文解析：LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 2. 『 論文閱讀』LightGBM原理-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 3. 《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》論文筆記
- 4. 論文閱讀-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
- 5. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
- 6. Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
- 7. Gradient Boosting Decision Tree學習
- 8. 『Gradient Boosting 』LightGBM與XGBoost對比
- 9. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
- 10. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理