1. XGBoost简介1.1 简介XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。XGBo

视频讲解地址https://www.bilibili.com/video/BV1Mx411o7ti?share_source=copy_web假如有一个事件，其有四种可能，发生的概率分别为：$(\frac{1}{2} - \frac{\theta}{4}),(\frac{1}{4}-\frac{\theta}{4}),(\frac{1}{4}+\frac{\theta}{4}),(\frac{\t

1. XGBoost简介1.1 简介XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。XGBo

git config --global credential.helper store之后，你下次提交最后一次输入密码就可以了。信息来源：https://www.cnblogs.com/zhaoyu1995/p/6508927.html

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如题所诉，我在卸载anaconda3之后，发现cmd不起作用了，在vscode中显示退出标志为。

1. LightGBM简介1.1 简介LightGBM是的XGBoost的升级版，与XGBoost有近似精度的前提下，又大大提高了训练速度。LightGBM的主要优点：简单易用。提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。鲁棒性强。相较于深度学习模型不需要精细调

转载于: 知乎1. 调用方式例如:from sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()# 导入波士顿房价数据bostondataname.datadataname.targetdataname.feature_names2. Toy Datasets2.1. 波士顿房价-回归from sklearn import datasetsb

1. XGBoost简介1.1 简介XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。XGBo

另外，也可以用多线程的方式跑。