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摘要：系列安裝報錯結(jié)果一樣的錯解決方法成功了過擬合當(dāng)你觀察訓(xùn)練精度高但檢測精度低很可能你遇到過度擬合問題。正如其名，它是的一個實現(xiàn)，作者為正在華盛頓大學(xué)研究機器學(xué)習(xí)的大牛陳天奇。為了方便大家使用，陳天奇將封裝成了庫。
xgboost系列
ubuntu14.04 安裝
pip install xgboost
報錯
sudo apt-get update
結(jié)果一樣的錯
解決方法：
sudo -H pip install --pre xgboost Successfully installed xgboost Cleaning up...
成功了！
過擬合
當(dāng)你觀察訓(xùn)練精度高,但檢測精度低,很可能你遇到過度擬合問題。
xgboost是速度快效果好的boosting模型。
Boosting分類器屬于集成學(xué)習(xí)模型，基本思想是把成百上千個分類準(zhǔn)確率較低的樹模型組合起來，成為一個準(zhǔn)確率很高的模型。這個模型會不斷地迭代，每次迭代就生成一顆新的樹。對于如何在每一步生成合理的樹，大家提出了很多的方法，我們這里簡要介紹由Friedman提出的Gradient Boosting Machine。它在生成每一棵樹的時候采用梯度下降的思想，以之前生成的所有樹為基礎(chǔ)，向著最小化給定目標(biāo)函數(shù)的方向多走一步。在合理的參數(shù)設(shè)置下，我們往往要生成一定數(shù)量的樹才能達到令人滿意的準(zhǔn)確率。在數(shù)據(jù)集較大較復(fù)雜的時候，我們可能需要幾千次迭代運算，如果生成一個樹模型需要幾秒鐘，那么這么多迭代的運算耗時，應(yīng)該能讓你專心地想靜靜……
現(xiàn)在，我們希望能通過xgboost工具更好地解決這個問題。xgboost的全稱是eXtreme Gradient Boosting。正如其名，它是Gradient Boosting Machine的一個c++實現(xiàn)，作者為正在華盛頓大學(xué)研究機器學(xué)習(xí)的大牛陳天奇。他在研究中深感自己受制于現(xiàn)有庫的計算速度和精度，因此在一年前開始著手搭建xgboost項目，并在去年夏天逐漸成型。xgboost最大的特點在于，它能夠自動利用CPU的多線程進行并行，同時在算法上加以改進提高了精度。它的處女秀是Kaggle的希格斯子信號識別競賽，因為出眾的效率與較高的預(yù)測準(zhǔn)確度在比賽論壇中引起了參賽選手的廣泛關(guān)注，在1700多支隊伍的激烈競爭中占有一席之地。隨著它在Kaggle社區(qū)知名度的提高，最近也有隊伍借助xgboost在比賽中奪得第一。
為了方便大家使用，陳天奇將xgboost封裝成了python庫。我有幸和他合作，制作了xgboost工具的R語言接口，并將其提交到了CRAN上。也有用戶將其封裝成了julia庫。python和R接口的功能一直在不斷更新，大家可以通過下文了解大致的功能，然后選擇自己最熟悉的語言進行學(xué)習(xí)。
Ipython notebook 使用命令行直接輸入
ipython notebook
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摘要：本章學(xué)習(xí)兩個科學(xué)運算當(dāng)中最為重要的兩個模塊，一個是一個是。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比自身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效的多該結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣。專為進行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。可以通過函數(shù)對相應(yīng)值進行打印檢驗。 本章學(xué)習(xí)兩個科學(xué)運算當(dāng)中最為重要的兩個模塊，一個是 numpy,一個是 pandas。任何關(guān)于數(shù)據(jù)分析的模塊都少不了它們兩個。 一、numpy & pandas特點 NumP...
安裝與使用 大型矩陣運算主要用matlab或者sage等專業(yè)的數(shù)學(xué)工具，但我這里要講講python中numpy，用來做一些日常簡單的矩陣運算！這是 numpy官方文檔，英文不太熟悉的，還有 numpy中文文檔 numpy 同時支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安裝即可，python2 的話建議用 .whl 安裝，你可以在 這里查詢 和你 py...
摘要：特別注意當(dāng)用模式載入時，跟都是對象?？梢允褂幂d入已經(jīng)存在的表。我們的目的是從源表中提取信息并批量復(fù)制到目標(biāo)表中，所以我們首先定義一些變量。最后保存目標(biāo)就可以了。 現(xiàn)代生活中，我們很難不與excel表打交道，excel表有著易學(xué)易用的優(yōu)點，只是當(dāng)表中數(shù)據(jù)量很大，我們又需要從其他表冊中復(fù)制粘貼一些數(shù)據(jù)（比如身份證號）的時候，我們會越來越倦怠，畢竟我們不是機器，沒法長時間做某種重復(fù)性的枯燥操...
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