在机器学习领域中，梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种强大的集成学习算法，常用于解决回归和分类问题。它通过不断迭代，以损失函数的负梯度方向训练出一个弱学习器的序列，然后将它们组合起来构成一个强大的模型。本文将详细介绍GBM的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
原创推文预告（绿色为已发布，点击标题即可阅读） ● 随机森林在因子选择上的应用基于Matlab ● 择时策略：在一天的何时进行交易 ● 主题模型 - LDA学习笔记（一） ● 朴素贝叶斯对垃圾邮件进行分类基于Python ● R语言构建追涨杀跌量化交易模型 ● R语言量化投资常用包总结 ● 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 ● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用
作者 | Aarshay Jain 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章
XGBoost使用 原始数据 数据介绍 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的，它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。它包含3种植物种类（Iris setosa、Irisversicolor和Iris virginica），每种各有50个样本。 数据下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hrG8Yn6 密码：pzgn XGBoost的特性及使用 XGBoost特性 正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
本文介绍了LightGBM库，它是一个快速、分布式、高性能的梯度提升框架，支持分类和回归任务。LightGBM采用基于决策树的算法，具有高速、高精确度、可扩展性等特点。同时，文章还介绍了如何安装和配置LightGBM，以及如何使用LightGBM进行数据建模和预测。
Boosting 已经存在了很多年，然而直到最近它们才成为机器学习社区的主流。那么，为什么这些 Boosting 如此流行呢？
由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择，对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但至关重要的任务。手动调优占用了机器学习算法流程中一些关键步骤（如特征工程和结果解释）的时间。网格搜索和随机搜索则不会干涉这些步骤，但是需要大量的运行时间，因为它们浪费了时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。
LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训练速度更快。
机器学习作为人工智能的一个重要分支，旨在通过数据驱动的方式让计算机自动从经验中学习，并进行预测或决策。机器学习技术在诸多领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等，取得了广泛应用和显著成果。然而，尽管机器学习模型在特定任务中表现优异，但单一模型在泛化能力上的局限性也逐渐显现出来。
机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。
特征选择，也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程，是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是降低了测试数据集的泛化能力。
尽管在改善多形性胶质母细胞瘤(GBM)治疗方面做出了许多努力，但GBM仍然是最致命的癌症之一。有效的基底膜治疗需要灵敏的术中肿瘤显示和有效的术后化疗。不幸的是，基底膜的弥漫性和浸润性限制了基底膜肿瘤的发现，而目前的术中可视化方法限制了肿瘤的完全切除。此外，虽然化疗经常被用来清除手术后残留的癌症组织，但大多数化疗药物并不能有效地穿越血脑屏障并进入GBM肿瘤。因此，GBM的治疗选择性有限，复发率高，需要在手术和治疗过程中提高其完全可视性的方法。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
今天和大家分享的是2020年发表在 Aging（IF：4.831) 上的一篇文章，“Elevated lymphocyte specific protein 1 expression is involved in the regulation of leukocyte migration and immunosuppressive microenvironment in glioblastoma ”。作者使用CGGA和TCGA的数据，分析GBM中白细胞迁移相关基因的表达，发现LSP1不仅表达升高，而且还作为GBM的独立预测因子，在临床肿瘤样本中进一步验证了该结果。此外，通过KM生存分析得：LSP1的表达与GBM肿瘤对放疗和化疗的反应密切相关；并通过功能基因富集分析和MCP-counter分析得：LSP1有助于GBM的肿瘤免疫抑制微环境。
互联网上有很多关于梯度提升的很好的解释(我们在参考资料中分享了一些选择的链接)，但是我们注意到很少有人提起自定义损失函数的信息：为什么要自定义损失函数，何时需要自定义损失函数，以及如何自定义损失函数。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
该研究通过运用scRNA测序技术，深入探索了胶质母细胞瘤（GBM）发展过程中的免疫微环境。在这种无法治愈的原发性恶性脑癌中，发现了大量的促肿瘤免疫成分。研究表明，在GBM的发展早期，存在一种促炎症的小胶质细胞亚群。然而，在肿瘤晚期，发现抗炎免疫细胞和促肿瘤的骨髓来源的抑制细胞MDSC的出现。这种演变过程与血脑屏障的破坏以及表皮生长因子受体阳性GBM细胞的广泛增长有着相似的特征。在低级别胶质瘤和GBM的患者活检样本中，也发现了微胶质细胞和巨噬细胞之间的类似关系。此外，本文研究了标准治疗方法特莫唑胺和放疗对小鼠GBM免疫组成的影响。结果显示，特莫唑胺能够降低骨髓来源的抑制细胞的积累，而同时给予特莫唑胺和辐射治疗则会增加肿瘤内的GranzymeB+ CD8+T细胞，但也会增加CD4+调节性T细胞的数量。
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。（https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg）
作者：Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou
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。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架，本文省去机器学习模型的原理及公式部分，如果需要了解，请戳 Here 。
胶质瘤是中枢神经系统的侵袭性肿瘤，胶质母细胞瘤是最恶性的类型。铁死亡是一种程序性细胞死亡，可以调节肿瘤对治疗的抵抗力和肿瘤微环境的成分。
CTLA-4 和PD-1/PD-L1 的免疫检查点疗法已经彻底改变了许多实体瘤的治疗。然而，免疫检查点疗法的临床疗效仅限于具有特定肿瘤类型. 多项联合免疫检查点策略的临床试验正在进行中；然而，免疫检查点的肿瘤特异性靶向的机制原理是难以捉摸的。为了深入了解肿瘤特异性免疫调节靶点，我们分析了代表五种不同癌症类型的 94 名患者，包括对免疫检查点治疗反应相对较好的患者和对多形性胶质母细胞瘤、前列腺癌和结肠直肠癌反应不佳的患者。通过质谱流式细胞仪和单细胞 RNA 测序，我们确定了一个独特的 CD73 hi多形性胶质母细胞瘤中的巨噬细胞在抗 PD-1 治疗后持续存在。为了测试靶向CD73对于多形性胶质母细胞瘤的成功组合策略是否重要，我们使用CD73 -/-小鼠进行了研究。发现，在用抗 CTLA-4 和抗 PD-1 治疗的多形性胶质母细胞瘤小鼠模型中，CD73 的缺失提高了存活率。我们的数据将 CD73 确定为一种特异性免疫治疗靶点，可改善多形性胶质母细胞瘤对免疫检查点治疗的抗肿瘤免疫反应，并证明全面的人体和反向转化研究可用于合理设计组合免疫检查点策略。
gbm是通用梯度回归模型（Generalized Boosted Regression Models）简称。GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。gbm扩展了Freund and Schapire的Adaboost算法和Friedman的梯度提升机（gradient boosting machine）。
这些系统下的 XGBoost 安装，大家只要基于 pip 就可以轻松完成了，在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
它是一种传统而重要的Boost算法，在学习时为每一个样本赋上一个权重，初始时各样本权重一样。在每一步训练后，增加错误学习样本的权重，这使得某些样本的重要性凸显出来，在进行了N次迭代后，将会得到N个简单的学习器。最后将它们组合起来得到一个最终的模型。
它有一些很好的属性，通常与股票价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助，需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师，尽管称谓不同，但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长，也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家，如果你有自己的学习路线图，希望你能乐意与我分享。 好了，现在就开启你的洪荒之力，和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧！ 为什么要写这篇学习路线呢？ 在AnalyticsVidhya上的众多资源中，学习路线图
AI 前线导读： 人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛较高的领域，需要专业的知识和资源，很少有公司可以自己承担。—— 李飞飞自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能，即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架，这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
通过测量每个population的聚类系数，研究了髓系细胞在空间上与同类细胞的关联趋势。聚类系数是一种描述网络特性的统计数据，高值表明population形成了紧密相连的cluster，低值表明该群体的细胞在TME中连接弱，聚类更松散。在这一初步分析中，所有的髓系群体都表现出相似的聚类倾向，核心的TAM-Cd68和TAM-Int群体的聚类性明显更高。这些聚类值表明，大多数髓系population在TME中形成小的、弱连接的cluster。由于更丰富的population可能纯粹是偶然聚集在一起，随后修正了区域间population丰度差异的聚类系数。这表明，几乎所有的细胞群都表现出比偶然预期更多的聚集性。值得注意的是，TAM-Supp细胞在边缘显示出明显更密集的聚集。在边缘和核心区之间，聚类模式是保守的。测量分类性(网络中种群与不同种群的同类种群相连接的趋势的描述性统计数据)同样表明，细胞对与同类种群的细胞相连接表现出微弱但积极的偏好，这在边缘和核心区域之间是相似的。总的来说，这些数据表明，不同的髓系细胞群在TME中分离并形成松散的同型cluster，这种分离的生物学驱动因素大多独立于肿瘤边缘或核心的更广泛位置。
Whole-genome and multisector exome sequencing of primary and post-treatment glioblastoma reveals patterns of tumor evolution
中国有句老话：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现，没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此，一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法，本文要说的是另一类组合金刚： 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器
本文从基础集成技术讲起，随后介绍了高级的集成技术，最后特别介绍了一些流行的基于Bagging和Boosting的算法，帮助读者对集成学习建立一个整体印象。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等，本文介绍一项新的开源工作，它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本章首先介绍使用AR(自回归)、MA(移动平均)、ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)等统计建模方法进行时间序列预测的基本原理。接下来，您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
LightGBM 全称为轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine)，由微软于2017年开源出来的一款SOTA Boosting算法框架。
介绍 Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器的数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。 Boosting算法是在算法开始时，为每一个样本赋上一个相等的权重值，也就是说，最开始的时候，大家都是一样重要的。 在每一次训练中得到的模型，会使得数据点的估计
Development and validation of a nomogram with an autophagy-related gene signature for predicting survival in patients with glioblastoma
近日，山东大学药学院姜新义教授团队与美国威斯康辛大学-麦迪逊分校药学院胡全银教授团队、山东大学齐鲁医院等多家单位合作构建了一种可注射的基因纳米载体-水凝胶超结构递药系统，并成功应用于恶性脑胶质瘤动物模型的术后免疫治疗。该研究成果以“Intracavity generation of glioma stem cell-specific CAR macrophages primes locoregional immunity for postoperative glioblastoma therapy”为题发表于Science Translational Medicine。山东大学姜新义教授和美国威斯康辛大学-麦迪逊分校药学院胡全银教授为共同通讯作者，研究生陈晨、荆卫强为第一作者，山东大学为第一作者和第一通讯作者单位。
试想一下，当你想买一辆新车时，你会直接走到第一家汽车商店，并根据经销商的建议购买一辆车吗？这显然不太可能。
大家好，今天和大家分享的是一月份发表在Cancer cell international (IF：4.175)杂志上的一篇文章，“Multi-dimensional omics characterization in glioblastoma identifies the purity-associated pattern and prognostic gene signatures”，作者通过对于TCGA，CGGA（中国人脑胶质瘤基因组图谱）和GEO数据库中胶质母细胞瘤的患者测序信息进行分析，研究了肿瘤纯度在GBM预后，基因组以及转录组改变和肿瘤免疫微环境中的作用，并构造了一个肿瘤纯度相关的五基因signature。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，九章云极 DataCanvas 董事长方磊发表主题演讲《Hypernets：自动化机器学习的基础框架》，在演讲中，他主要介绍了 Hypernets 的概念模型和两个具体实例。他认为，好的 AutoML 框架一定要具备富有表现力的搜索空间描述语言、支持高维空间的高效搜索算法和高性能的评估策略。 以下为方磊在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 很高兴今天有这个机会跟大家分享我们所做
选自Analytics Vidhya 作者：Upasana Mukherjee 机器之心编译 参与：马亚雄、微胖、黄小天、吴攀 如果你研究过一点机器学习和数据科学，你肯定遇到过不平衡的类分布（imbalanced class distribution）。这种情况是指：属于某一类别的观测样本的数量显著少于其它类别。 这个问题在异常检测是至关重要的的场景中很明显，例如电力盗窃、银行的欺诈交易、罕见疾病识别等。在这种情况下，利用传统机器学习算法开发出的预测模型可能会存在偏差和不准确。 发生这种情况的原因是机器学习
【导语】正值求职、跳槽季，无论你是换工作还是找实习，没有真本事都是万万不行的，可是如何高效率复习呢？之前我们给大家推荐了一份 Python 面试宝典，收藏了近 300 道面试题，今天为为家精心准备了一份 AI相关岗位的面试题，帮大家扫清知识盲点，自信上场！
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
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