joblib库的简介 对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。...joblib库的使用方法 以下我们使用一个简单的例子来说明如何利用Joblib实现并行计算。...中的Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。...其中我们会用到几个参数，n_jobs是并行作业的数量，我们在这里将它设置为2。 i是my_fun()函数的输入参数，依然是10次迭代。...如果我们的函数中有多个参数怎么办？ 也很简单。 让我们用两个参数定义一个新函数my_fun_2p(i,j)。
前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...它特别擅长于重复任务的并行执行，如交叉验证、参数扫描等，并提供了对numpy数组友好的序列化机制，减少了数据传输的成本。joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。...四种Python并行库批量处理nc数据 运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可
你好，我是郭震 本次介绍的是一个独特且实用的Python库：joblib。 joblib是专门用于Python中的轻量级流水线和并行计算的库。...打开你的终端或命令行界面，输入以下命令： pip install joblib joblib简介 joblib的主要特点是其能够提供高效的磁盘缓存和延迟加载，这意味着它可以将函数的返回值缓存到磁盘上，...当再次调用该函数时，如果输入参数没有改变，joblib将直接从缓存中加载结果而不是重新计算。...这对于那些计算成本高昂的函数特别有用。 此外，joblib还提供了简单的并行计算功能，使得在多核心处理器上运行代码变得轻而易举。...通过利用joblib的缓存和并行计算功能，你可以显著提高大规模计算任务的效率。
，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。...而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...和delayed方法即可，使用起来非常简单方便，下面我们直接以一个小例子来演示： joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务，以多进程或多线程的方式进行调度，而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可...，衔接循环创建子任务的列表推导过程，其中利用delayed()包裹自定义任务函数，再衔接()传递任务函数所需的参数即可，其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量，因此在这个例子中可以看到进度条是按照...4个一组递增的，可以看到最终时间开销也达到了并行加速效果： 其中可以根据计算任务以及机器CPU核心数具体情况为Parallel()调节参数，核心参数有： backend：用于设置并行方式，其中多进程方式有
，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。 ...而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...和delayed方法即可，使用起来非常简单方便，下面我们直接以一个小例子来演示： joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务，以多进程或多线程的方式进行调度，而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可...，衔接循环创建子任务的列表推导过程，其中利用delayed()包裹自定义任务函数，再衔接()传递任务函数所需的参数即可，其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量，因此在这个例子中可以看到进度条是按照
从模型角度而言，模型可以理解为函数。训练模型就是用已有的数据，通过一些方法（最优化或者其他方法）确定函数的参数，参数确定后的函数就是训练的结果，使用模型就是把新的数据代入函数求值。...函数，该函数将会计算输入的参数y_pred对于y_true的准确率。...而交叉验证 (Cross validation)的优点是对所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。其中10-folder通常被最长使用 上图显示了交叉验证的运行过程。...sklearn.externals包中joblib类方法，如PPT中python代码joblib.dump(knn, ‘filename.pkl‘) ，其中joblib类中dump方法的会将参数knn序列化对象...，中文名字是并行分布式深度学习。
构造目标函数 → 目标函数的优化方法 → 用函数来表示一棵树 → 如何构建树模型 XGBoost原理： 构造目标函数 使用二阶泰勒泰勒级数展开目标函数 用函数来描述树结构 贪心算法建树...设置为 1不打印运行信息 nthread 并行运行的线程数，输入的参数应该 <= 系统的CPU核心数 若是没有设置算法会检测将其设置为 CPU 的全部核心数 Booster 参数 eta 更新中减少的步长来防止过拟合...gamma 指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值 max_depth 为树的最大深度 subsample 参数控制对于每棵树随机采样的比例 案例 import joblib import...我们也可以使用交叉验证，网格搜索的方式搜寻最佳参数： x_train = train_data.iloc[:, :-1] y_train = train_data.iloc[:, -1] x_valid...内置交叉验证：XGBoost提供了内置的交叉验证功能，可以方便地进行超参数调优和模型选择。 模型可解释性：通过特征重要性等指标，XGBoost可以为模型的预测结果提供一定程度的解释性。
因此，在资源预算耗尽时，往往能够得到不错的优化结果。即找到局部最优的优化目标函数中的参数。...从名字可以看出，auto-sklearn 是基于机器学习库 scikit-learn 构建的，可为新的数据集自动搜索学习算法，并优化其超参数。...如果没有为此参数指定任何内容，则该过程将优化过程将持续运行，并以分钟为单位进行测量，将运行一小时，即60分钟。...通过调用 show_models()，可以打印最终集成模型产生的结果。 并行计算 auto-sklearn支持通过共享文件系统上的数据共享来并行执行。...第一个用于模型构建，第二个用于在每次新的机器学习模型完成训练后构建整体。序列示例显示了如何以一次仅使用一个内核的方式顺序运行这些任务。
支持向量机 支持向量（support vector）的选择；每个支持向量的拉格朗日乘数 核（kernel）的选择；正则化常量C和核函数的超参数 K近邻 近邻K的选择；距离函数的选择；初始化选择等 朴素贝叶斯...随机搜索（randomized search），从具有一定分布的参数空间抽样给定数量的参数，通过sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV类实现。...可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...应用joblib，能让Scikit-Learn实现单个节点上并行训练，默认情况下joblib使用loky并行模式[4]，还可以选择其他模式，如：multiprocessing，dask和ray等。
，接着利用Process()将一个进程实例化，其主要参数如下： target: 需要执行的运算函数 args: target函数对应的传入参数，元组形式传入 在process创建完成之后，我们对其调用...图3 Pool_demo.py运行结果 在上面的例子中，我们使用Pool这个类，将自编函数job利用.map()方法作用到后面传入序列每一个位置上，与Python自带的map()函数相似，不同的是map...()函数将传入的函数以串行的方式作用到传入的序列每一个元素之上，而Pool()中的.map()方法则根据前面传入的并行数量5，以多进程并行的方式执行，大大提升了运算效率。...图4 joblib并行示例 在上面的例子中，我们从joblib中导入Parallel和delayed，仅用Parallel(n_jobs=5, verbose=1)(delayed(job)(j)...for j in range(5))一句就实现了并行运算的功能，其中n_jobs控制并行进程的数量，verbose参数控制是否打印进程运算过程，如果你熟悉scikit-learn，相信这两个参数你一定不会陌生
False-模型没有截距 normalize： 当fit_intercept设置为False时，该参数将被忽略。...# Binarizer :为将数值型特征的二值化 # MultiLabelBinarizer：多标签二值化 from sklearn import preprocessing # 标准化处理函数 #...# 装袋（bagging）： 根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回），每个自助样本集和原数据集一样大，每个自助样本集含有原数据集大约63%的数据。...不同的提升算法之间的差别，一般是（1）如何更新样本的权值，（2）如何组合每个分类器的预测。 其中Adaboost中，样本权值是增加那些被错误分类的样本的权值，分类器C_i的重要性依赖于它的错误率。....get_params()方法，获取最佳参数 0x09 多标签分类 sklearn.multiclass Multiclass OneVsRestClassifier：# 1-rest多分类（多标签）策略
回归: 如果期望的输出由一个或多个连续变量组成，则该任务称为 回归. 回归问题的一个例子是预测鲑鱼的长度是其年龄和体重的函数。 无监督学习, 其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。...该 数据集上的简单示例 说明了如何从原始数据开始调整，形成可以在 scikit-learn 中使用的数据。 从外部数据集加载 要从外部数据集加载，请参阅 加载外部数据集....估计器的构造函数以相应模型的参数为参数，但目前我们将把估计器视为即可: >>> >>> from sklearn import svm >>> clf = svm.SVC(gamma=0.001, C...选择模型的参数 在这个例子中，我们手动设置 gamma 值。不过，通过使用 网格搜索 及 交叉验证 等工具，可以自动找到参数的良好值。...进程中）: >>> >>> clf = joblib.load('filename.pkl') Warning joblib.dump 以及 joblib.load 函数也接受 file-like
GIL，说白了就是python并没有多线程这种东西。...我们可以使用多线程，使用一个叫做joblib的模块，来实现groupby的并行运算，然后在组合，有那么一点map-reduce的感觉。 ...如果大家的电脑是多核的，大家在运行的时候会发现，其实只会有一个核被完全使用，而其他的核都是空闲着的。...假设我们的数据量很大，而我们的服务器是50核的cpu，那么，这样的场景下，大家肯定会崩溃。 所以，下面这串代码就是如何实现并行计算了。...函数，这个函数其实是进行并行调用的函数，其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目，后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group部分，也就是pandas的切片，然后依次送入func这个函数中
回归：如果期望的输出由一个或多个连续变量组成，则该任务称为回归。回归问题的一个例子是预测鲑鱼的长度是其年龄和体重的函数。 无监督学习，其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。...该数据集上的简单示例说明了如何从原始问题开始，可以在scikit-learn中形成消费数据。 从外部数据集加载 要从外部数据集加载，请参阅加载外部数据集。...估计器的构造函数作为模型的参数作为参数，但目前我们将把估计器视为黑盒子： >>> from sklearn import svm >>> clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100...选择模型的参数 在这个例子中，我们设置gamma手动的值。通过使用诸如网格搜索和交叉验证等工具，可以自动找到参数的良好值。 我们称之为我们的估计器实例clf，因为它是一个分类器。...('filename.pkl') 注意：joblib.dump并且joblib.load函数也接受类似文件的对象而不是文件名。
image.png 到这终于把这一块描述完了， 有点多，稍微理一理逻辑，前面那一部分是围绕着如何建立一棵树进行的，即采用贪心的方式从根节点开始一层层的建立树结构（每一层争取最优），然后就是建树过程中一个关键的问题...如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束 'silent':0 ,设置成1则没有运行信息输出，最好是设置为0....，关于调参的技术， 得从经验中多学习，多尝试，多总结才能慢慢修炼出来。...总结 哇，终于完了，到这里，终于把xgboost的一些知识说清楚了， 每一次不知不觉就会这么多字， 可能是因为这个算法太重要了吧，所以多写了点， 赶紧回顾一下：首先， 我们从集成算法开始讲起，回顾了一下...其次，我们从数学原理的角度剖析了一下xgboost， 看到了它的目标函数，看到了如何生成一棵树，看到了如何Taylor化简，知道了为什么需要损失函数的一二阶导数，也明白了为啥这个算法这么快。
从 Python 的角度看，交叉验证对象拥有一个迭代器，可以通过in运算符来访问。通常，对于编写交叉验证对象的包装器来说比较实用，它会迭代数据的子集。...我们会查看如何使用 Sklearn 自带的交叉验证，但是我们也可以使用一个辅助函数，来自动化执行交叉验证。...一个不错的事情是，函数会并行处理交叉验证。...我们也知道了模型如何运行。 同样值得了解是的，我们可以对我们尝试拟合的模型，获取预测得分。我们也会讨论如何创建你自己的评分函数。...准备 这个秘籍中，我们会执行下面这些东西： 在参数空间中设计基本的搜索网格。 迭代网格并检查数据集的参数空间中的每个点的损失或评分函数。 选取参数空阿基那种的点，它使评分函数最大或者最小。
，random_state 是随机数种子，如果random_state的设置是相同的，那么别人运行你的代码就会和你得到完全一样的数据。...模型调参/选择 选择完特征，我们需要选择一个合适的模型。思路是： 先指定若干分类模型，每个模型在测试数据集上进行参数的【网格搜索+交叉验证】，选出表现最好的模型和其参数。...具体可见这里：留一交叉验证及SAS代码 交叉验证可充分利用样本的信息，在我们调参的时候，如果有多个模型供选择，或者一个模型需要选择一个最好的参数时，我们可以对每个模型进行一轮交叉验证，看那个模型或参数的效果最好...但是有一个问题，那么多模型，每个模型都要试不同的参数甚至参数组合，这样成本是不是太高了？用For循环去试，又不够灵活，层次太分明。网格搜索解决这个问题的一个利器。...{’参数名‘: 参数范围}，比如决策树的参数一般是max_depth，其范围我们可以限定为 param_grid= {'max_depth': xrange(1, 10)}，SVC 的参数有核函数（kernel
λλ是平衡训练误差与簇的个数的参数，但是现在的问题又变成了如何选取λλ了，有研究[参考文献1]指出，在数据集满足高斯分布时，λ=2mλ=2m，其中m是向量的维度。...n_jobs: 并行设置 algorithm: kmeans的实现算法，有：’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现 虽然有很多参数，但是都已经给出了默认值...所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。 3、简单案例一 参考博客：python之sklearn学习笔记 本案例说明了，KMeans分析的一些类如何调取与什么意义。...MiniBatchKmeans 继承自Kmeans 因为MiniBathcKmeans 本质上还利用了Kmeans 的思想.从构造方法和文档大致能看到这些参数的含义，了解了这些参数会对使用的时候有很大的帮助...max_no_improvement：即连续多少个Mini Batch没有改善聚类效果的话，就停止算法， 和reassignment_ratio， max_iter一样是为了控制算法运行时间的
n_neighbors是knn中最重要的参数，可以通过交叉验证来设置一个合理的值。...而n_jobs是sklearn中所有支持并行的算法都会支持的参数，sklearn中有很多算法都可以将单台机器的全部CPU进行并行运算，设置为-1即是使用机器的全部CPU核，也可以设置成具体的数字值。...模型本身就是一个Python的对象，可以使用pickle的方式将模型转储到文件，但sklearn推荐使用其joblib接口，保存与加载模型都非常简单： import joblib # 保存模型 joblib.dump...在学完上面的示例后，你或许都并不清楚kNN算法是如何工作的，但学习是分层次的。 也许有的人认为，只会调用API来实现，并不是真正会用机器学习了。确实，不理解kNN算法，就不清楚如何进行算法的参数调优。...但个人认为，从sklearn入门机器学习是最好的途径，尽管你以前完全没有接触过机器学习。 我所理解的，学习机器学习算法的三个层次如下所述。 调用：知道算法的基本思想，能应用现有的库来做测试。
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低...K-menas的优缺点： 优点： 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点： 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小...max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代） tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离，这个参数会在空间和时间之间做权衡...n_jobs: 并行设置 algorithm: kmeans的实现算法，有：’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现 虽然有很多参数，但是都已经给出了默认值...所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。
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