作者：章华燕 编辑：田 旭 四 XGBoost 参数详解 在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters： General parameters 该参数参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model) Booster parameters 这取决于使用哪种booster Task parameters
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。
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
xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 下载地址：直通车
在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters：
本文介绍了安全AI的对抗样本攻击技术、防御策略以及模型水印技术。对抗样本攻击技术通过构造微小的扰动来让AI系统产生错误的预测结果，其可用于攻击人脸识别、语音识别等AI系统。防御策略包括对抗训练、模型加密、后处理等。模型水印技术则是在模型预测结果中添加扰动，在模型被攻击时仍能保持预测的准确性。
XGBoost是一个开放源码库，提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起，形成了一个非常强大但易于实现的软件包。
原文：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/90637423
xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 xgboost参数详解 General Parameters（常规参数） 1.booster [default=gbtree]：选择基分类器，gbtree: tree-based models/gblinear: linear models 2.silent [default=0]:设置成1则没有运行信息输出，最好是设置为0. 3.nthread [default to maximum number of threads available if not set]：线程数 Booster Parameters（模型参数） 1.eta [default=0.3]:shrinkage参数，用于更新叶子节点权重时，乘以该系数，避免步长过大。参数值越大，越可能无法收敛。把学习率 eta 设置的小一些，小学习率可以使得后面的学习更加仔细。 2.min_child_weight [default=1]:这个参数默认是 1，是每个叶子里面 h 的和至少是多少，对正负样本不均衡时的 0-1 分类而言，假设 h 在 0.01 附近，min_child_weight 为 1 意味着叶子节点中最少需要包含 100 个样本。这个参数非常影响结果，控制叶子节点中二阶导的和的最小值，该参数值越小，越容易 overfitting。 3.max_depth [default=6]: 每颗树的最大深度，树高越深，越容易过拟合。 4.max_leaf_nodes:最大叶结点数，与max_depth作用有点重合。 5.gamma [default=0]：后剪枝时，用于控制是否后剪枝的参数。 6.max_delta_step [default=0]：这个参数在更新步骤中起作用，如果取0表示没有约束，如果取正值则使得更新步骤更加保守。可以防止做太大的更新步子，使更新更加平缓。 7.subsample [default=1]：样本随机采样，较低的值使得算法更加保守，防止过拟合，但是太小的值也会造成欠拟合。 8.colsample_bytree [default=1]：列采样，对每棵树的生成用的特征进行列采样.一般设置为：0.5-1 9.lambda [default=1]：控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。 10.alpha [default=0]:控制模型复杂程度的权重值的 L1 正则项参数，参数值越大，模型越不容易过拟合。 11.scale_pos_weight [default=1]：如果取值大于0的话，在类别样本不平衡的情况下有助于快速收敛。 Learning Task Parameters（学习任务参数） 1.objective [default=reg:linear]：定义最小化损失函数类型，常用参数： binary:logistic –logistic regression for binary classification, returns predicted probability (not class) multi:softmax –multiclass classification using the softmax objective, returns predicted class (not probabilities) you also need to set an additional num_class (number of classes) parameter defining the number of unique classes multi:softprob –same as softmax, but returns predicted probability of each data point belonging to each class. 2.eval_metric [ default according to objective ]： The metric to be used for validation data. The default values are rmse for regression and error for classification. Typical values are: rmse – r
http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。
花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解，仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结，后续会基于python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。
作者：雪伦_
知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost)，而且知道几乎每个参加 Kaggle 比赛的人都会用它。老板想让斯蒂文精通它，并且用来预测借贷俱乐部 (Lending Club) 的贷款的良恶性。
0，silent模式关闭（一般我们选择slient=0，因为这样能更好的帮助我们理解模型）
最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发 核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50以上，用户日转化率提升10倍以上，用户日最低转化效果5pp以上 以下为正文： 数据准备： 1.商品相关性 存在商品A,B,C...，商品之间用户会存在行为信息的关联度，这边可以参考协调过滤算法中的Item-based，这边拓展为用户在不同商品之间的操作行为的差异性。
逻辑回归、GBDT可以参考pyspark开发文档：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.classification.LogisticRegression 。
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法（XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve Bayes高斯朴素贝叶斯、KNN K近邻、Logistic Regression逻辑回归、Decision Tree 决策树）的使用过程进行简单的介绍，并对XGBoost算法的自动调参方法进行详解，机器学习算法的详细讲解在机器学习专辑里都有介绍。
AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级。本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》，使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。
这两个模型都属于集成学习中的树模型，每个机器学习模型都有它特定的应用场景，不同的数据集适合用到的模型是不一样的。
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在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
这是机器学习系列的第三篇文章，对于住房租金预测比赛的总结这将是最后一篇文章了，比赛持续一个月自己的总结竟然也用了一个月，牵强一点来说机器学习也将会是一个漫长的道路，后续机器学习的文章大多数以知识科普为主，毕竟自己在机器学习这个领域是个渣渣，自己学到的新知识点会分享给大家的。
今天介绍来自西交利物浦大学和福建医科大学的Zitao Song, Daiyun Huang等人六月份发表在Nature Communication的文章“Attention-based multi-label neural networks for integrated prediction and interpretation of twelve widely occurring RNA modifications”。文中提出了一种建立在基于注意力机制的多标签深度学习框架上的方法——MultiRM，它不仅可以同时预测12种广泛发生的RNA修饰的假定位点，而且还可以返回对阳性预测贡献最大的关键序列上下文。该模型从相关序列上下文的角度揭示了不同类型的RNA修饰之间的强关联，能够综合分析并理解基于序列的RNA修饰机制。
今天给大家介绍一篇由中南大学湘雅药学院曹东升教授团队在Journal of Chemical Information and Modeling近期发表的关于肝微粒体稳定性性质预测模型的文章《Enhancing Multi-species Liver Microsomal Stability Prediction through Artificial Intelligence》。该文献通过整合多个数据库的数据，构建了一个庞大的多物种肝微粒体稳定性数据集，并利用机器学习算法构建了106个共识模型。通过SHAP方法和原子热图分析，揭示了影响肝微粒体稳定性的重要特征。研究还应用MMPA方法和亚结构衍生算法，提取了与肝微粒体稳定性相关的分子转化规则。这项研究为药物研发领域提供了新预测模型和分子解释，为药物设计和筛选提供了重要的指导和支持。
在标签查询服务中，T日所灌入的是T-1日的离线标签数据，其面临的主要问题是：无法获取当日新增用户的标签数据。标签实时预测服务支持实时挖掘用户的标签值，可以覆盖新增用户标签查询，从而弥补离线标签数据缺失从而提高标签覆盖率。
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文章内容可能会相对比较多，读者可以点击上方目录，直接阅读自己感兴趣的章节。
项目论文：https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/196.pdf
今天给大家介绍华中科技大学同济医学院及剑桥大学联合发表在Nature Machine Intelligence的一篇文章。文章中作者提出了一个基于XGBoost机器学习的模型，可以提前10天以上预测患者的死亡率，准确率超过90%，从而实现对COVID-19患者的检测、早期干预，并有可能降低死亡率。
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。
今天我们将会用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。XGBoost是一种可以使用提升树进行多核并行训练的框架。今天我们将用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。谁说监督学习全都是针对分类问题的？
实现多标签分类算法有DNN、KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML，像决策树DT、最近邻KNN这一类模型，从原理上面天然可调整适应多标签任务的（多标签适应法），如按同一划分/近邻的客群中各标签的占比什么的做下排序就可以做到了多标签分类。这部电影10个近邻里面有5部是动作片，3部是科幻片，可以简单给这部电影至少打个【科幻、动作】。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
在上一篇Boosting方法的介绍中，对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。
论文 1：Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
相关图文Xmind、PDF、视频讲解、代码，请参阅语雀地址：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b
AI 科技评论按：随着消费升级时代的来临，中国时尚消费市场正渐渐变得更加个性化、精致化和多样化，服饰的时尚风格对消费动机的影响愈渐加深，而随着 AI 技术的发展，AI 也越来越多地被应用于时尚领域。
在机器学习领域，Boosting是一种强大的集成学习方法，它通过串行训练多个弱学习器（weak learner）并将它们组合成一个强大的模型。本文将详细介绍Boosting的原理、常见算法以及如何在Python中实现。
导读 哪部电影将会爆红？谁即将获得格莱美大奖？明天哪些股票会涨？人们对未来有着许许多多的预测，这些预测不仅仅是为了娱乐，还能为那些预测正确的人带来真正的价值。因此，预测分析在学术界和工业界引起了广泛关注。 比赛 社会媒体已经走进我们的生活，我们也要学会利用社会媒体获取有用的信息。目前，研究人员根据不同行业建立了大量的社会化媒体数据集，这将有助于我们在社交媒体技术和应用方面取得重大进展。因此，中国科学院大学（CAS），中央研究院（AS），微软亚洲研究院（MSRA）联合组织了这次ACM multimedia 2
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型，该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同召回做对比，点击率等指标提升明显。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：
【导读】近日，Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析（作为二分类问题），并对这些方法的性能进行比较，主要是基于Python实现多种模型(Naive
作者：symonxiong，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比较多数学公式和优化技巧，比较难懂，容易出现一知半解的情况。由于XGBoost在数据分析领域实在是太经典、太常用，最近带着敬畏之心，对陈天奇博士的Paper和XGBoost官网重新学习了一下，基于此，本
导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同召回做对比，点击率等指标提升明显。 为了系统的完整性，在介绍主模型前，本文先对传统推荐算法和召回算法做一些简单的介绍和
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