发表于 Epigenetics . 2016; 链接 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26786415/，文章标题是：《Comparison of Methyl-capture Sequencing vs. Infinium 450K methylation array for methylome analysis in clinical samples》，随着 甲基化技术的深入人心， epigenome-wide association studies (EWAS) 时代到来了，但是临床上的EWAS研究要求成本可控，而且样品DNA起始量低，但是红极一时的450K芯片不尽人意，所以研究者们想试试看Methyl-Capture Sequencing (MC Seq) 能否替代450K。
但是实际上甲基化芯片才是最高频的产品，在人类研究领域主要是27k, 450k, 850k 以及最新的925k，而成熟的芯片早就有一系列公共资源在Bioconductor网页里面。
可以使用 dry.run 控制是否真的下载，因为如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵，会耗时很长。
看了LightGBM的论文之后，在从头看XGBoost论文，之前虽然看过，现在对比看的时候又有不同。
选自Nicolo Blog 作者：Nicolò Valigi 机器之心编译 参与：蒋思源 几个月前，TensorFlow 发布了梯度提升方法的调用接口，即 TensorFlow 提升树（TFBT）。不幸的是，描述该接口的论文并没有展示任何测试效果和基准的对比结果，所以 Nicolò Valigi 希望能对 TFBT 和 XGBoost 做一个简要的对比，并分析它们之间的性能差异。机器之心介绍了该测试与 TFBT 的原论文，且 TF 1.4 及以上的版本也可测试该提升树模型。 本文将先介绍 Nicolò Va
在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。
本篇博客是提升树模型博客的第二篇文章，第一篇介绍GBDT的博客可以参看这里。第三篇介绍Lightgbm博客可以参看这里。
随机森林 [Breiman, 2001] 和 XGBoost [Chen and Guestrin, 2016] 已成为解决分类和回归的许多挑战的最佳机器学习方法。Local Cascade Ensemble (LCE) [Fauvel et al., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。因此，LCE 进一步增强了随机森林和 XGBoost 的预测性能。
想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
其bioconductor 链接是：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/MultiAssayExperiment.html
作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。 一．安装 目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo
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？
寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
在使用xgboost方法调参时，对其中个别参数不是特别理解。故重新读了一遍原论文。
本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。实验结果显示，随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654，CatBoost模型为0.4916，XGBoost模型为0.5425，LightGBM模型为0.5311，BP神经网络模型为0.4907，而经过100次迭代的深度学习模型达到了0.6308的精确度。相对于随机森林模型，CatBoost和XGBoost模型表现出更好的性能，而深度学习模型在CIFAR-10数据集上展现出卓越的性能。
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程）
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作
今天在看论文的过程中，发现自己对一些机器学习的基础知识把握的不清晰，遂查找资料回顾一番，方便之后查看。
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
本文介绍了XGBoost算法在推荐系统中的应用，通过使用XGBoost算法对用户行为数据进行建模，从而预测用户的兴趣点以及行为趋势。主要内容包括XGBoost算法的基本原理、CART树模型、Boosting树模型以及xgboost算法在推荐系统中的应用。通过实验，文章展示了XGBoost算法在推荐系统中的有效性和优越性。
今天给大家介绍的是 Journal of Chemical Information and Modeling 上，一篇有关提取图神经网络特征、更好地预测分子特性的方法的文章 "XGraphBoost: Extracting Graph Neural Network-Based Features for a Better Prediction of Molecular Properties"。
作者简介 刘英涛：达观数据推荐算法工程师，负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研究中深深的体会到现有库的计算速度和精度问题，为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 1.CART CART(回归树, regress
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
集成学习（ensemble learning）博采众家之长，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一个学习器（分类器、回归器）效果可能并不好，通过结合若干学习器取得更好的效果，进一步提高精度等。
1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
数据是一切的开始，前面我们介绍了一些背景知识，主要是理解什么是DNA甲基化，为什么要检测它，以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在：甲基化的一些基础知识，也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。既然要开始甲基化芯片数据挖掘实战，那么首先要有数据咯！需要区别的是甲基化芯片样本的idat原始文件，以及甲基化信号值矩阵。前面我们介绍了如何在GEO里面下载甲基化数据，拿到的数据文件必须要导入到R里面才能分析，现在我们就讲一下不同数据如何导入R里面。
FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点
xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？
编译整理 | 吴少杰、褚杏娟 策划 | 蔡芳芳 近期，前百度研究院副院长李平等人开源了多年的研究成果 Fast ABC-Boost 机器学习包。 开源代码连接：https://github.com/pltrees/abcboost 据悉，该研究十多年前就已经开始，2010 年，李平发表了题为“Robust LogitBoost and Adaptive Base Class (ABC) LogitBoost”的论文，2018 年的图灵奖得主 Yoshua Bengio 当时还与人讨论了李平在树模型和 boo
学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候，效率很低。
机器之心原创 作者：Yi Jin、Joni Chuang 参与：Panda 挪威科技大学 Didrik Nielsen 的硕士论文《使用 XGBoost 的树提升：为什么 XGBoost 能赢得「每一
集成学习是机器学习算法中地位非常重要的一类算法, 其拥有理论基础扎实、易扩展、可解释性强等特点, 其核心思想是, 使用弱学习器(如线性模型、决策树等)进行加权求和, 从而产生性能较为强大的强学习器. 若按照指导弱学习器进行学习的理论基础进行分类的话, 集成学习的算法可分为两大类: 1. 基于偏差方差分解和bagging(bootstrap aggregating, 有放回抽样与集成)进行弱学习器学习的算法, 其典型代表是RF(Random Forest, 随机森林); 2. 基于梯度下降和boosting [1](提升)使弱学习器对前序产生的模型的不足之处进行改进, 以达到提升强学习器能力的效果, 其典型代表是AdaBoost(Adaptive Boosting, 自适应提升), GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树). 本文主要的阐述对象是第二类, 即基于梯度下降和boosting的算法, 具体分为如下章节:
SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以 Nitesh V. Chawla(2002) 的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器(贝叶斯和决策树)上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。
本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
今天为大家介绍的是来自Vanessa Smer-Barreto，Juan Carlos Acosta和Diego A. Oyarzún的一篇机器学习药物应用的论文。细胞衰老是与衰老和多种疾病过程有关的反应，包括癌症、2型糖尿病等。尽管对靶向消除老化细胞的兴趣不断增加，但由于缺乏良好表征的分子靶点，我们目前仅知道少数几种抗衰老药物。在这里，作者报告了使用机器学习算法在仅使用已发表的数据进行训练的情况下，发现了三种抗衰老药物。作者通过计算筛选了各种化学库，并在多种衰老模式下验证了银杏素、北风茶素和夹竹桃甙在人类细胞系中的抗衰老作用。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
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