下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是 glassdoor 中数据科学职位的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
正如其名字中的Light所蕴含的那样，LightGBM在大规模数据集上跑起来更加优雅轻盈，一经推出便成为各种数据竞赛中刷榜夺冠的神兵利器。...2.相关流程 了解 LightGBM 的参数与相关知识 掌握 LightGBM 的Python调用并将其运用到英雄联盟游戏胜负预测数据集上 Part1 基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实践 Step1...Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测 ## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。 鲁棒性强。...提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。 鲁棒性强。
，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。...正如其名字中的Light所蕴含的那样，LightGBM在大规模数据集上跑起来更加优雅轻盈，一经推出便成为各种数据竞赛中刷榜夺冠的神兵利器。...2.相关流程 了解 LightGBM 的参数与相关知识 掌握 LightGBM 的Python调用并将其运用到英雄联盟游戏胜负预测数据集上 Part1 基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实践 Step1...Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测 ## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。 鲁棒性强。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...我们建立了一个原始的机器学习数据集，并使用StyleGAN（NVIDIA的一项奇妙资源）构造了一组逼真的100,000张面孔。...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact：用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact（网站：https://tabfact.github.io/）的大规模数据集...，该数据集由117,854条带注释的语句组成，涉及到16,573个Wikipedia表，它们的关系分为ENTAILED和REFUTED。
引言 笔者在《使用GDAL读写矢量文件》这篇文章中总结了通过GDAL读写矢量的具体实现。不过这篇文章中并没有谈到涉及到矢量数据集相关接口的资源控制问题。...具体来说，GDAL/OGR诞生的年代连C++语言本身都不是很完善（c++11之前），因此提供的C++接口往往存在申请的资源需要释放的问题，因此在这里将其总结一下。 2....详论 2.1 数据集类GDALDataset 矢量数据集GDALDataset对象需要通过GDALOpenEx来读取或者更新。在不需要这个对象之后，使用GDALClose进行关闭。...2.2 图层类OGRLayer GDALDataset既可以是矢量数据集，也可以是栅格数据集。但是只有矢量数据集才能获取或创建图层类OGRLayer。...另外，我们也可以主动使用一些新的C++特性来避免资源控制需要主动释放的问题。
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。...另外数据结构的变化使得在细节处的变化理上效率会不同 内存开销8个字节1个字节 划分的计算增益数据特征容器特征 高速缓存优化无在Higgs数据集上加速40% 类别特征处理无在Expo数据集上速度快了8倍...二、在不同数据集上的对比 higgs和expo都是分类数据，yahoo ltr和msltr都是排序数据，在这些数据中，LightGBM都有更好的准确率和更强的内存使用量。...准确率 内存使用情况 计算速度的对比，完成相同的训练量XGBoost通常耗费的时间是LightGBM的数倍之上，在higgs数据集上，它们的差距更是达到了15倍以上。...并且直方图算法不需要把数据id到叶子节点号上（不需要这个索引表，没有这个缓存消失问题） 6、支持类别特征 传统的机器学习一般不能支持直接输入类别特征，需要先转化成多维的0-1特征，这样无论在空间上还是时间上效率都不高
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。...二、在不同数据集上的对比 三、LightGBM的细节技术 1、直方图优化 2、存储记忆优化 3、深度限制的节点展开方法 4、直方图做差优化 5、顺序访问梯度 6、支持类别特征 7、支持并行学习 四、MacOS...二、在不同数据集上的对比 higgs和expo都是分类数据，yahoo ltr和msltr都是排序数据，在这些数据中，LightGBM都有更好的准确率和更强的内存使用量。 ?...计算速度的对比，完成相同的训练量XGBoost通常耗费的时间是LightGBM的数倍之上，在higgs数据集上，它们的差距更是达到了15倍以上。 ?...并且直方图算法不需要把数据id到叶子节点号上（不需要这个索引表，没有这个缓存消失问题） 6、支持类别特征 传统的机器学习一般不能支持直接输入类别特征，需要先转化成多维的0-1特征，这样无论在空间上还是时间上效率都不高
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。...LightGBM在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/6，并且准确率也有提升。GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。...LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题，让GBDT可以更好更快地用于工业实践。 1.1 LightGBM在哪些地方进行了优化 (区别XGBoost)？...在Expo数据集上的实验，相比0/1展开的方法，训练速度可以加速8倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM是第一个直接支持类别特征的GBDT工具。 2....代码实现 为了演示LightGBM在Python中的用法，本代码以sklearn包中自带的鸢尾花数据集为例，用lightgbm算法实现鸢尾花种类的分类任务。 ?
天把LightGBM剩余的4个问题和大家分享一下。 先来简单介绍以下LightGBM，给可能不会熟悉的同学一个大概的印象~ LightGBM呢，是微软开发的一个机器学习工具，擅长处理大数据和高维数据。...交叉验证通过将数据集分成多个子集，反复训练和验证模型，从而能够更可靠地评估模型在未见数据上的表现。 下面，咱们从交叉验证是什么？...在大数据集上使用 LightGBM 时，即便它已经非常快速，我们仍然可以通过以下几种方法来进一步优化训练速度： 减少数据量： 采样：对非常大的数据集，可以尝试进行数据采样（比如随机采样），这样可以减少训练数据的量...内存管理：在处理非常大的数据集时，注意内存的使用情况，尽量避免内存溢出。 参数调优：上述参数只是一个基本的建议，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整。...通过这些方法和技巧，你可以在非常大的数据集上进一步优化LightGBM的训练速度。
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。.../cn/latest/Quick-Start.html 从 LightGBM 的 GitHub 主页上可以直接看到实验结果： 从下图实验数据可以看出，在 Higgs 数据集上 LightGBM...在其他数据集上也可以观察到相似的结论。 训练速度方面 ? 内存消耗方面 ? 准确率方面 ? ...尤其面对工业级海量的数据，普通的 GBDT 算法是不能满足其需求的。 LightGBM 提出的主要原因就是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。
在大数据时代，数据集的规模急剧增长，传统的GBMs由于其计算和存储成本高昂，难以有效地扩展。...为了解决这些问题，Microsoft在2017年推出了LightGBM（Light Gradient Boosting Machine），一个更快速、更低内存消耗、更高性能的梯度提升框架。...6、缓存优化：原理：优化了对数据的读取方式，可以使用更多的缓存来加快数据交换的速度。优点：特别是在大数据集上，缓存优化可以显著提升性能。...内存使用：相比于其他GBM实现，LightGBM 需要的内存更少，这使得它能够处理更大的数据集。...易用性参数调优：LightGBM 提供了丰富的参数选项，方便用户根据具体问题进行调整。预训练模型：用户可以从预训练的模型开始，加速自己的建模过程。
更好的准确率 分布式支持，可以快速处理海量数据 如下图，在 Higgs 数据集上 LightGBM 比 XGBoost 快将近 10 倍，内存占用率大约为 XGBoost 的1/6...LightGBM 提出的主要原因就是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。...由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。...高速，高效处理大数据，运行时需要更低的内存，支持 GPU 不要在少量数据上使用，会过拟合，建议 10,000+ 行记录时使用。
而GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。...由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...图：LightGBM求解类别特征的最优切分算法 在Expo数据集上的实验结果表明，相比展开的方法，使用LightGBM支持的类别特征可以使训练速度加速倍，并且精度一致。...（1）LightGBM使用了基于histogram的决策树算法，这一点不同于XGBoost中的贪心算法和近似算法，histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。...1）内存上优势：很明显，直方图算法的内存消耗为 (因为对特征分桶后只需保存特征离散化之后的值)，而XGBoost的贪心算法内存消耗为： ，因为XGBoost既要保存原始feature的值，也要保存这个值的顺序索引
现在我们有了Site A的数据库和控制文件的备份文件，传输到Site B端，使得Site B可以有权限看到这些备份集。...我这里的备份集是在我的NAS存储上，可以在Site B直接看到这些备份集。...参数文件，可以考虑从Site A中备份一个并修改，也可以自己手工写一个，目的是把数据库先启动到nomount状态； 控制文件，在数据库已经nomount的基础上，根据备份集恢复出控制文件，并确认可以mount...数据库； 数据文件，在数据库已经mount的基础上，设定要恢复数据文件的目录，根据备份集恢复数据库，最终确认可以open数据库。...，是数据库的db_name定义有问题，和要恢复的数据库的db_name不一致，只需要修正参数文件的db_name参数即可： db_name=jyzhao 这样就可以解决这个报错。
并依此进行采样, 梯度小的数据说明其已经得到了充分的训练了, 所以再训练时可以丢弃掉这些样本, 这样带来的负面效果则是改变了数据的分布, 而GOSS就是用来避免这个问题....如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。...§ 2）预排序方法的时间和空间的消耗都很大 · 总的来说Lightgbm具有以下优势: § 1）更快的训练效率 § 2）低内存使用 § 3）在数据并行的时候，数据间通信代价更低 和xgboost一样,Lightgbm...为了解决这个问题，Lightgbm 选择了基于Histogram 的决策树算法。相比于 pre-sorted算法，Histogram在内存消耗和计算代价上都有不少优势。...CatBoost不需要像XGBoost和LightGBM那样将数据集转换为任何特定格式 二、python代码实现： 使用达观杯文本竞赛数据实现一个简单的LightGBM模型，如下： # 第五部分：
通过 Cacti 监控服务器内存使用情况时，Memory Usage 图表中，可能会出现 Cache Memory 或其他数据的值显示为 nan 的情况。...出现这种情况大多是由于服务器内存较大，超出了 Cacti 数据模板中 10G 的预设上限值，我们可以通过修改此预设值来解决这个问题，下面是具体修改方法。...首先，登录 Cacti 后，进入到 Console > Data Templates 中，找到和内存监控相关的三个模板，分别是：“ucd/net – Memory – Buffers”、“ucd/net...然后，逐一修改三个这三个模板中的“Maximum Value”，将这个值扩大至1000000000（100G）。...最后，在修改完模板后，还需要在 Cacti 中将 Memory Usage 相关的图表和数据源（Data Sources）删除重新创建，重建后稍等片刻，待下一次数据抓取后，就会看到原本显示 nan 地方现在都可以正常显示内存数据了
GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。...，并且具有以下优点： ● 更快的训练速度 ● 更低的内存消耗 ● 更好的准确率 ● 分布式支持，可以快速处理海量数据 LightGBM在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10...一、提出LightGBM的动机 常用的机器学习算法，例如神经网络等算法，都可以以mini-batch的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制。...而GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。...尤其面对工业级海量的数据，普通的GBDT算法是不能满足其需求的。 LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题，让GBDT可以更好更快地用于工业实践。
趁着周末水一文，把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。 背景 之前只闻 transformers 超厉害超好用，但是没有实际用过。...之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...并且我们已将数据集分成了 train.txt 和 val.txt 。
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