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    猫头虎 分享:Python库 XGBoost 的简介、安装、用法详解入门教程

    猫头虎 分享:Python库 XGBoost 的简介、安装、用法详解入门教程 ✨ 引言 今天猫头虎收到一位粉丝的提问:“猫哥,我在项目中需要用到 XGBoost,可是对它的了解不够深入,不知道从哪开始...只需在终端或命令行输入以下命令: pip install xgboost 2. 从源码编译安装 如果你需要使用最新的开发版本或者希望进行自定义修改,可以选择从源码编译安装。...Conda 安装 如果你使用的是 Anaconda,推荐通过 conda 安装: conda install -c conda-forge xgboost XGBoost 的基本用法 安装完成后,我们来看看如何使用...安装问题 问题: pip install 失败,提示缺少某些依赖包。 解决方法: 确保你使用的是最新版本的 pip,并尝试使用 conda 进行安装。...通过本文的介绍,大家应该已经掌握了 XGBoost 的基本安装和使用方法,以及一些常见问题的解决方案。

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    明月机器学习系列(六):构建机器学习or深度学习环境

    Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。...我们的目标 ---- 我们希望构建的Notebook支持如下特性: 支持Anaconda Notebook的基础包,从Anaconda迁移过来应该能无缝迁移。 支持GPU运行。...Anaconda Notebook中的包含的包,不过也有几个是我们加上去的,如scikit-image,facets,scikit-multilearn等。...nlp常用包: RUN pip3 install jieba gensim fasttext 安装扩展算法包: # 扩展算法包 # 时间序列 # fbprophet依赖与pystan # 机器学习的可解释性...,不过实际使用的时候,也会出现需要额外安装包的问题。

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    Xgboost | 在Win10中安装

    基于对xgboost的学习,R语言版本很好安装,可是python安装版非普通安装方法,根据网上教程,一步步的做下来,终于成功了,故博文记录下来,以供自己或他人查询。...注意 : 我的电脑是64位的,32位的安装方法是否雷同,请小心尝试 需要的软件: git mingw64 anaconda(做计算常用的python集合软件) 第一步 : 安装git https:/...然后,执行: cd xgboost git submodule init git submodule update 第三步,安装mingw64 下载网络安装版,然后等待下载完。...cp make/mingw64.mk config.mk ​make -j4 下面对每个命令进行截图说明: 说明:我的xgboost克隆包放在Scripts。根据自己情况来弄。...ok,xgboost的python版本就这样安装好了。放心的使用。

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    windows下安装xgboost教程

    安装anaconda,官网下载地址:https://www.continuum.io/downloads/; 我安装的是Python 3.6 version,提示:官网直接下载速度很慢,复制下载链接用迅雷下载很快...一步一步傻瓜式安装完毕anaconda; Python Extension Packages for Windows下载对应版本,我的是64位,python3.6,下载文件名为:xgboost-0.6-...cp36-cp36m-win_amd64.whl,放在D盘桌面上; 打开命令提示符,输入命令:pip install D:\桌面\xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl...提示安装成功后即可 输入ipython进入ipython环境,输入import xgboost,没有报错,则安装完毕。...我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=ibgvkbkmlzfe

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    【最大降40%】CPU漏洞补丁对机器学习和深度学习性能影响实测

    安装 为了比较使用和不使用PTI补丁的性能,我安装了一台新的安装了Intel microcode的Ubuntu 16.04机器,并将Ubuntu 16.04(4.10.0-42-generic)上自动安装的最新内核与最新的有...我使用了Python 3.6(以及来自pip的额外软件包)的Anaconda来执行测试。...当PTI启用时,SVD,LU分解和QR分解都会大幅度影响性能,QR分解从190GFLOPS降低到110GFLOPS,降低了37%。...这些 benchmark是使用英特尔自己的ibench软件包完成的,只使用了Anaconda而不是英特尔的python发行版。 ? XGBoost的结果有点意思。...大多数情况下,使用较少的线程数时,无论使用慢的Exact方法还是快的直方图方法,PTI对XGBoost的性能影响都可以忽略不计。

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    Python环境配置保姆教程(Anaconda、Jupyter、GPU环境)!

    ,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter...Anaconda的安装与常用命令 Anaconda是为方便使用Python而建立的软件包,其包含250多个工具包,多版本的Python解释器和强大的虚拟环境工具,所以Anaconda是Python的全家桶...比如开发了一个系统,让别人来部署,但其他人可能不知道用的哪个python版本,哪些包等,盲目安装又可能由于版本原因出现问题,所以共享环境就比发挥威力了。怎么用?...FAILED for url <https://mirrors.tuna.ts 这个我一开始以为是我anaconda换了安装目录导致的,但经过查阅资料,应该是源的问题,anaconda换源后无法创建新的虚拟环境...其实是费了一些时间的,网上也没找到好的办法,最后,我想到,可能是因为我anaconda启动的原因: 我anaconda这次安装到了D盘里面,然后依然是借助Anaconda Prompt启动了命令行,然后进入的虚拟环境

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    Anaconda 的安装教程(图文)「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Anaconda介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了Python、conda等180多个科学包及其依赖项。...Anaconda对于python初学者而言及其友好,相比单独安装python主程序,选择Anaconda可以帮助省去很多麻烦,Anaconda里添加了许多常用的功能包,如果单独安装python,这些功能包则需要一条一条自行安装...安装包有 486MB,因为网速的关系,下载时间可能会比较长,请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe文件了。...不管是选择哪个,后续的安装流程都是相同的,所以不用在这里太过纠结,这里直接选择Just Me,然后继续点击 Next 。 选择安装路径,这里建议装在C盘,也就是默认安装位置。...安装完成后在开始菜单会多出一个快捷方式,也就是Anaconda下的4个子程序: 其中Anaconda Prompt 就是我们的cmd,打开后如下: 这里默认应该是黑底白字,我设置成了白底黑字这样看起来不那么压抑

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    Anaconda详细安装使用教程

    先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?...还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。...2.如何安装? 从官网下载:Download Anaconda Now!不过官网速度比较慢,不太推荐。 从清华镜像下载:Tsinghua Open Source Mirror(推荐) 安装 ?...3.如何管理包? 安装Anaconda之后,我们就可以很方便的管理安装包(安装,卸载,更新)。 (1)安装包 conda 的包管理功能和pip 是一样的,当然你选择pip 来安装包也是没问题的。...比如你开发了一个药店数据分析系统,你要提交给项目部署系统的人来部署你的项目,但是他们并不知道你当时开发时使用的是哪个python版本,以及使用了哪些包和包的版本。这怎么办呢?

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    分享一波关于做 Kaggle 比赛,Jdata,天池的经验,看完我这篇就够了

    但是,其实在做特征工程之前,你应该先去了解数据,怎么去了解数据呢?这就需要你熟练掌握 pandas 这个工具了,提到怎么熟悉这个工具,我想 offer 你下面这个学习流程。...安装 anaconda,这个很简单,网上一搜就有(这个科学研究工具包含了基本所有你需要的,jupyter,pandas,numpy 等等)当然你要做深度学习就需要 tensorflow,pytorch...由于后面我们需要用到 xgboost 这款神器当模型,所以最好你的系统是 ubuntu,因为在 ubuntu 中安装 xgboost 只需要 pip install 就行,在别的系统装起来可能你会想打人...Logistic Regression SVM GDBT Naive Bayes Xgboost (这个可以说是最有用的) Adaboost 等等 熟读西瓜书吧,里面从基础开始会让你懂很多,最好是李航的统计学习方法看一遍...再说一句,安装 xgboost 在 ubuntu 系统上很方便,但别的系统真的很难受,自己体会吧,不想浪费时间最好都弄成 ubuntu xgboost 运行后的效果一般就很好了,但是这不是最终的,因为

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    详解CPU漏洞对机器学习的影响:几乎所有卷积层都受影响,QR分解降速37%

    我还比较了Ubuntu 16.04(4.10.0-42-generic版本)上自动安装的最新内核与最新的主线内核版本(4.15.0-041500rc6-generic版本),这个版本的Linux带有PTI...我采用的工具是基于Python 3.6(带有用pip下载的额外软件包)的Anaconda,由它来执行整个测试。...测试结果 请注意,图表上的比例是从60%开始的 首先,我们可以看到几乎所有的程序性能都有轻微的下降,不过在卷积层模型的推理过程中下降的速度非常快。...我在这里使用了Scikit-learn工具包来衡量“传统”机器学习和数据科学算法的性能。 我们看到,与神经网络相比,操作系统带来的性能下降更大,且PCA和线性/逻辑回归受到的影响最严重。...这些基准测试是使用英特尔自己的ibench软件包完成的,只是使用了Anaconda而不是英特尔的python发行版。 对XGBoost算法进行测试时,我得到了一些有趣的结果。

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