首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R:如何从gbm包中找到C/C++源代码?

从gbm包中找到C/C++源代码的方法如下:

  1. 首先,需要确定你使用的是哪个gbm包。gbm是一个广义梯度提升模型的缩写,有多个不同的实现和变种。常见的gbm包包括xgboost、lightgbm和catboost等。
  2. 对于xgboost包,你可以在其官方GitHub仓库中找到C/C++源代码。该仓库地址为:https://github.com/dmlc/xgboost
  3. 对于lightgbm包,你可以在其官方GitHub仓库中找到C/C++源代码。该仓库地址为:https://github.com/microsoft/LightGBM
  4. 对于catboost包,你可以在其官方GitHub仓库中找到C/C++源代码。该仓库地址为:https://github.com/catboost/catboost
  5. 在这些仓库中,你可以找到与对应的gbm包相关的C/C++源代码文件。这些源代码文件通常位于src或者cpp目录下,你可以通过浏览仓库的目录结构来找到它们。

需要注意的是,以上提供的仓库地址和方法仅适用于对应的gbm包,如果你使用的是其他gbm包,可以通过搜索引擎或者查阅官方文档来获取对应的源代码信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Seurat学习:如何查看R函数源代码

​我们很多时候都很好奇作者的r如何写出来的,手痒的时候就想学习一下源码,顺便改一 问题来源 为什么要写今天这个推文呢?...就是感觉 为什么我有这个感觉呢,于是我自己画了一下热图 结果发现,我的p2和seurat的p在环境栏中确实不一样 于是就有了今天的故事,我就很想知道这究竟是什么原因,顺便学习一下 查找DoHeatmap源代码...我们接下来使用r,打开两个文件看一下看一下 file.edit('~/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/mixscape.R')​ file.edit...('~/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/visualization.R')​ 最后就顺利找到了源代码,可以看到DoHeatmap的画图功能其实来自于另外一个函数...最后,附源代码于下一篇推文,供参考 参考: https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/122003446 https://zhuanlan.zhihu.com

17100

C++如何代码到游戏的?

C++如何代码到游戏的 这个简单啊。 你既然问C++了,那我问你,现在,我有一个Student类。C++怎么创建一个学生类的对象? // 嗯我会!...一个按钮会写,三个按钮也会写,既然学了点C++都想做游戏了,循环总会写吧: for(int i = 0; i < 11 ; i++) { for(int j = 0; j < 6; j++)...就是这样咯,你学过的C++基础语法,结合现有的框架控件,就可以撸这样一个简单的连连看。 当然了,为了点燃你题目里想要的学习热情,我故意避开一些以你现有知识可能听不懂的部分,还有一些逻辑比较绕的部分。...比如: 避开了注册按钮的回调, 避开了随机生成图片的时候要保证成对出现的算法, 避开了把这些按钮和数据做关联, 避开了如何通过数据计算两点能否连通, 等等 但这都不重要,不妨碍你简单体验一下C++如何代码到游戏的这个过程...这个玩意儿是用Qt C++写的。因为本身对帧率没什么要求,所以基于Qt就可以搞。如果要玩一些真正的游戏(画面需要帧率级别的刷新的),一定要上游戏引擎写的。cocos2d unity3d 什么的。

90130

如何C++转Python:改变你的思维方式

经常调用 API 的人是不是一定比可以零写出源码的人菜?在本文中,asya f 告诉我们, C++转向 Python,是一次「个人到社区」的思维转变。... C++ 转 Python 的时候,我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用 C++在 Linux 上编程,是 QT 库的重度用户。... C++到 Python 的过渡已经有了大约三年时间,我觉得是时候总结一下这段时间的经历了。回想起来,我改变的不只是自己所用的编程语言,还有工作方式和我对代码的看法。... C++跳到 Python(图源:Unsplash ;上传者:Erik Dungan ) C++是跳水,Python 是潜水 C++给人的感觉就像是一头扎进奇幻神秘的大海里——它是如此美妙,但需要更多学习和训练...避免写出 C++风格的代码。并且无论如何,不要再依赖类型。 养成新习惯:开始使用库。写 Python 式的代码(但不要为了写而写),保证代码的可读性。

1K30

计算机视觉专家:如何C++转Python

经常调用 API 的人是不是一定比可以零写出源码的人菜?在本文中,asya f 告诉我们, C++转向 Python,是一次「个人到社区」的思维转变。... C++ 转 Python 的时候,我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用 C++在 Linux 上编程,是 QT 库的重度用户。... C++到 Python 的过渡已经有了大约三年时间,我觉得是时候总结一下这段时间的经历了。回想起来,我改变的不只是自己所用的编程语言,还有工作方式和我对代码的看法。... C++跳到 Python(图源:Unsplash ;上传者:Erik Dungan ) C++是跳水,Python 是潜水 C++给人的感觉就像是一头扎进奇幻神秘的大海里——它是如此美妙,但需要更多学习和训练...避免写出 C++风格的代码。并且无论如何,不要再依赖类型。 养成新习惯:开始使用库。写 Python 式的代码(但不要为了写而写),保证代码的可读性。

68810

入门到精通:如何解决C++模板代码膨胀问题?

作者:guoling,来自微信客户端团队 前言 背景:C++ 模板是一种强大的编程工具,它允许我们编写通用的、可重用的代码; 问题:模板代码的一个常见问题是代码膨胀,即编译器为每个模板实例生成大量的重复代码...现代的编译器已经能够对不同编译单元里的相同模板函数进行去重,老生常谈的 external 模板、将模板代码与非模板代码分离等,对瘦身意义已经不大,我们仍然需要关注如何减少每一个模板实例化的大小。...除了显而易见的减少实例化类型的数量(实际业务场景下其实大部分减不了),「本文主要是提供适用于一些具体场景、可实际操作的优化策略以减少C++模板代码的大小。」...更详细的分析可参考 Effective C++ 44:将参数无关代码重构到模板外去。...总结 总的来说,优化C++模板代码的关键是减少每个模板实例的大小,本文描述的优化策略可以帮助我们提高编译速度,减小生成的二进制文件大小,同时保持代码的可读性和可维护性,完整总结如下:

42510

线性模型已退场,XGBoost时代早已来

算法的不同之处有以下几点: 应用范围广泛:该算法可以解决回归、分类、排序以及用户自定义的预测问题; 可移植性:该算法可以在 Windows、Linux 和 OS X 上流畅地运行; 语言:支持包括 C+...+、Python、R、Java、Scala 和 Julia 在内的几乎所有主流编程语言; 云集成:支持 AWS、Azure 和 Yarn 集群,也可以很好地配合 Flink、 Spark 等其他生态系统...但 XGBoost 通过系统优化和算法增强改进了基础 GBM 框架。 ? XGBoost 是如何优化标准 GBM 算法的 系统优化 并行:XGBoost 用并行的方式实现了序列树的构建过程。...剪枝:本质上讲 GBM 框架内树分裂的停止标准是贪婪的,这取决于分裂点的负损失。XGBoost 优先使用指定的「max_depth」参数,然后开始后向修剪树。...加权分位数略图(Weighted Quantile Sketch):XGBoost 用分布式加权分位数略图算法(https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf)高效地加权数据集中找到最佳分裂点

83220

最流行的机器学习R语言软件大PK

forests)的 C++ 实现。...以前的想法是使用 Google 来寻找「顶级 R 机器学习」的列表,然后试着列表上抓取所有的名称,将它们结合起来,并使用该列表作为起点。...每个都有一个官方的 CRAN 页面,其中包括了一些有用的信息,比如源代码链接。这就是我们得到的的 Github 存储库的位置。 在这之后,使用 API 就可以容易地得到 Github 的星星数。...CRAN 的下载量则是统计了过去 365 天的数据: 2016 年 1 月 19 日 到 2017 年 1 月 19 日。 数据科学领域最顶级的 R ?...那么,我们应该包含字符串操作吗?如何数据库中读取数据的呢? 也许有一天,会有一个更长的项目,它会更多地使用 「Data Science」 来为「数据科学」工作得出一个顶级 R 的排名。

1.9K60

【原创精品】使用R语言gbm实现梯度提升算法

R语言量化投资常用总结 ● R语言者如何使用Python在数据科学方面 ● 国外书籍放送:Math、ML、DL(干货) ● 免费网络课程:ML和AI(干货) ● 实用指南在R聚类算法和评价的介绍...找到最佳步长ρt使得 gbm 实际上,梯度提升算法并不特指某个特定模型,而是一种机器学习思想,被人们运用到许多传统的模型中而形成了一类强大的机器学习方法。...gbm中最主要的函数为gbm/gbm.fit。函数提供了很多参数以进行模型调优。 (1)distribution:模型计算损失函数时,需要对输出变量的数据分布做出假设。...此外,gbm还为一些具体问题提供了不少其他选择。 (2)shrinkage:学习速率,即每一步迭代中向梯度下降方向前进的速率。一般来说学习速率越小,模型表现越好。...实现 本文以kaggle上著名的titanic生还预测问题为例,演示如何R语言实现这一强大的算法。具体问题介绍可移步:https://www.kaggle.com/c/titanic.

4.9K71

怎样入手学习R的算法?

因此它会放慢你学习的步伐,而且影响程度很大,那是因为你需要学着如何不断的运用在每个里的算法对数据做出模型以用来做出某些预测,而且要不断的重复。...这里又有一个问题,且亲身经历过的,是如何学习R并把相关的来自不同的R的算法运用到R中。...这意味着你很难快速的掌握如何执行这样的一个你需要完成操作。 复杂性:每种算法在它的执行能力的复杂度已经描述上的复杂度都是不一样的。这会对你使用一个到另一个造成不必要的伤害。...非线性决策树分类:分类回归树(CART)、C4.5、部件、包装车、随即森林、梯度提升机(GBM)现有的C5.0....最后,你会在广阔的算法类型范围中看到一些R中关于机器学习算法的方法的实例,同时你在这种已经给你提供相关方案的工作中找到这样的一些向导。

59990

C++核心准则R.37: 不要使用破损的智能指针​获取的指针或引用

R.37: Do not pass a pointer or reference obtained from an aliased smart pointer R.37: 不要使用破损的智能指针获取的指针或引用...你应该在调用树的最顶端,可以保证对象存在的智能指针获得原始指针或引用。你需要保证智能指针不会在调用树的下面被不小心重置或者重新赋值。...(简单)如果函数调用时使用了一个非局部智能指针变量(Unique_pointer or Shared_pointer)获取的指针或者引用,报警。智能指针是局部变量但是可能是别名时也报警。...如果智能指针是一个Shared_pointer,建议获取一个智能指针的局部拷贝然后该拷贝获取指针或引用。...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#r37-do-not-pass-a-pointer-or-reference-obtained-from-an-aliased-smart-pointer

50730

如何C语言快速过渡到C++?大神回答道:只需要一个下午就可以

c语言和c++是两种完全不同的编程思想,过程和面向对象。 个人建议,把c学通了之后,去学精c++,毕竟性能上其实两个语言是一样的,但是在工程应用上来说c++要快的多了毕竟是面向对象的。...1.CC++的区别 C语言可以在C++编译器上完美运行,即C属于C++ C++C多出来一些函数库 C++是面向对象编程(即有class以及相关工具) 2.如何C过渡到C++ 2.1 代码实例:(C...其中endl相当于C语言中的 ‘\n’ 换行符。 2.2.初步掌握C++: 如果你已经明白上面4个C++的特点的话,那现在你用C编写代码有多顺畅你用C++就可以同样顺畅了。...3.如何利用C++的优点(提高): 一开始就提到,C++C的不同在于C++丰富的函数库,其中最方便的是STL(一个库名)。...C过渡到C++只需要一个下午(C基础好),但是学会使用C++的各种函数,需要花很久。 4.推荐书籍: 个人入门用的是《C++ primer plus》第六版。

4.4K30

【Lesson1】R 机器学习流程及案例实现

R 机器学习流程及案例实现 一直在学习机器学习的项目;学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析,将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中,构建机器学习模型的流程。...案例操作 下面以caret举例,Caret的优点:主要使用train函数,集中多个模型。其中函数中定义了模型与调节参数,所以只要替换模型与参数,即可调用不同模型。...本次操作利用pdp里面的pima数据集进行演示。该数据收集了 392例女性糖尿病患者的临床指标,包括年龄,血糖,胰岛素及血压等指标。主要是通过临床指标预测患者是否患糖尿病。 1....gbm.grid <- expand.grid(interaction.depth = c(1,2,8), n.trees = c(50, 100, 150...- Specificity)", y="True Positive Rate (Sensivity or Recall)") image.png 结语 这是Caret的使用,后续会介绍如何使用

88130

为什么你画的SeuratPCA图与别人的方向不一致?

插个话题:关于随机种子 set.seed:设置R的随机数生成器的种子,这对于创建可复制的模拟或随机对象非常有用。 举个例子,创造可复制的模拟价值。...#不修改,图就相反,函数默认参数是seed.use = 42 gbm <- RunPCA(gbm, features = VariableFeatures(object = gbm)) # 修改seed.use...会出现与文章中一致的PCA图 gbm <- RunPCA(gbm, features = VariableFeatures(object = gbm),seed.use = NULL) ?...两个图很明显的对比 首先找到RunPCA的脚本查看作者代码,看一下有么有什么随机因素导致: 代码地址:https://github.com/satijalab/seurat/blob/master/R/...看到这里,终于发现使用随机的是这个函数,随机参数为maxit maxit:maximum number of iterations 但是发现这个函数最后使用的C/C++代码… 除了RunPCA函数之外,

2.7K43

R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

另一方面,我不满足于这种半解决方案,我将在下面的例子中展示盲目信任GBM的成本是多少。我提出了一种伪布朗方法,其中随机创新是经验回报的核密度估计而不是假设的正态分布中采样的。...我们需要加载三个及其依赖项(可以在页面底部下载此帖子的R) install.packages("quantmod") require(quantmod) 对于我们的第一个例子,我们将尝试模拟AT&...接下来我们设置标准GBM功能。我完全清楚各种GBM函数作为众多的一部分存在。尽管如此,我还是决定创建自己的函数,以使内部工作更加透明。...当我在私人银行工作时,我的任务是评估这个特定的安全性,基于GBM的标准蒙特卡罗模拟开始,但很快意识到这还不够。...getSymbols("^STOXX50E", from = "1990-01-01", to = "2015-12-31", auto.assign = FALSE) 接下来,我们看看数据与正态分布的拟合程度如何

90310

R语言做几何布朗运动的模拟:复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

另一方面,我不满足于这种半解决方案,我将在下面的例子中展示盲目信任GBM的成本是多少。我提出了一种伪布朗方法,其中随机创新是经验回报的核密度估计而不是假设的正态分布中采样的。...接下来我们设置标准GBM功能。我完全清楚各种GBM函数作为众多的一部分存在。尽管如此,我还是决定创建自己的函数,以使内部工作更加透明。...相比之下,我的伪布朗函数过去经验回报的核密度估计中抽样随机创新。...getSymbols("^STOXX50E", from = "1990-01-01", to = "2015-12-31", auto.assign = FALSE) 接下来,我们看看数据与正态分布的拟合程度如何...x <- as.numer SIM1 <- as.data.frame(matrix(replicate(10000, {eu.GBM <- myGBM(x=x, mu = mean(eu.r), sigma

1.4K30

R: 学习Gradient Boosting算法,提高预测模型准确率

另外,我也分享了一个实例来学习它在R中的应用。 简要的说明 一旦使用boosting算法,你很快就会发现两个频繁出现的术语:Bagging和Boosting。那么,它们有什么不同呢?...相关数学概念的解释 如何给样本分配权重 我们以均匀分布的假设开始。将它记作D1,即在n个样本中出现的概率为1/n。...我基本的导入函数开始,把总量分到Devlopment、ITV和Scoring中。...#加载caret,清空工作空间变量,并设置工作空间 library(caret) rm(list=ls()) setwd("C:\\Users\\ts93856\\Desktop\\AV") #导入Metrice...然而,这一切还取决你如何进行好的特征设计。 你以前使用过Gradient Boosting么?模型运行结果如何?你有没有使用boosting学习来提高其它方面的能力。

1.1K110

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

在本文中,介绍简化模型构建和评估过程 ---- caret的train 函数可用于 使用重采样评估模型调整参数对性能的影响 在这些参数中选择“最佳”模型 训练集估计模型性能 首先,必须选择特定的模型...为了说明,我们将通过 gbm 。...使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示: train(                  mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: 迭代次数,即树,(...对于插补,目前实现了三种方法: _k -_最近邻采用具有缺失值的样本,并 在训练集中找到 _k 个_最接近的样本。该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的替代。...该做出了一些选择。在提升树的情况下,该假设增加迭代次数比增加树深度更快地增加复杂性,因此模型按迭代次数排序,然后按深度排序。

69700

陈天奇做的XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台?

XGBoost实现了高效、跨平台、分布式gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) 算法的一个库,可以下载安装并应用于C++,Python,R,Julia,Java,Scala...模型的目标函数,如下所示: XGBoost具有以下几个特点: 灵活性:支持回归、分类、排名和用户定义函数 跨平台:适用于Windows、Linux、macOS,以及多个云平台 多语言:支持C++, Python..., R, Java, Scala, Julia等 效果好:赢得许多数据科学和机器学习挑战。...而XGBoost通过系统优化和算法增强改进了基础GBM框架,在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的拓展。...为了测试XGBoost到底有多快,可以通过Scikit-learn的'Make_Classification'数据,创建一个包含20个特征(2个信息和2个冗余)的100万个数据点的随机样本。

2.9K20

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

caret的train 函数可用于 使用重采样评估模型调整参数对性能的影响 在这些参数中选择“最佳”模型 训练集估计模型性能 首先,必须选择特定的模型。 调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。...为了说明,我们将通过 gbm 。...使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示: train( mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型,有三个主要调整参数: 迭代次数,即树,(...对于插补,目前实现了三种方法: _k -_最近邻采用具有缺失值的样本,并 在训练集中找到 _k 个_最接近的样本。该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的替代。...该做出了一些选择。在提升树的情况下,该假设增加迭代次数比增加树深度更快地增加复杂性,因此模型按迭代次数排序,然后按深度排序。

1.6K20
领券