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GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。LightGBM在很多方面会比XGBoost表现的更为优秀。它有以下优势：更快的训练效率低内存使用更高的准确率...

1、首先去Pycharm官网，或者直接输入网址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，下载PyCharm安装包，根据自己电脑的操作系统进行选择，对于windows系统选择下图的框框所包含的安装包。2、选择Windows系统的专业版，将其下载到本地，如下图所示：3、双击下载的安装包，进行安装，然...

神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但...

建议从系列开头看起，第一篇文章传送门：https://blog.csdn.net/qq_41371349/article/details/104077482下面实战演练拉格朗日中值定理的证明。先给出拉格朗日中值定理的定义：如果函数f(x)满足：（1）在闭区间[a,b]上连续；（2）在开区间(a,b)内可导；那么在开区间(a,b)内至少有一点使等式成立。...

GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。LightGBM在很多方面会比XGBoost表现的更为优秀。它有以下优势：更快的训练效率低内存使用更高的准确率...

一、选择题，每题1分，共计25分。每个括号里的数字为该空的题号，从该题号对应的备选答案中选择最佳的一项，每空限填一个选项。请按如下表格在答题册上答此题。1~5题6~10题...

一、概念概述给定一个单词，判断该单词是否满足我们给定的单词描述规则，需要用到编译原理中词法分析的相关知识，其中涉及到的两个很重要的概念就是正规式(Regular Expression)和有穷自动机(Finite Automata)。正规式是描述单词规则的工具，首先要明确的一点是所有单词组成的是一个无穷的集合，而正规式正是描述这种无穷集合的一个工具；有穷自动机则是识别正规式的一个有效的工具，它分..

第1章 嵌入式系统概述嵌入式系统的概念是什么？（教材P11-1）用于控制、监视或者辅助操作机器和设备的装置嵌入式系统的特点是什么？（教材P11-2）1. 系统内核小2. 专用性强3. 运行环境差异大4. 可靠性要求高5. 系统精简和高实时性操作系统6. 具有固化在非易失性存储器中的代码7. 嵌入式系统开发工作和环境嵌入式操作系统的主要特点是什么？（教...

人工神经网络概述：人工神经元模型：神经网络的分类：按照连接方式，可以分为：前向神经网络 vs. 反馈（递归）神经网络；按照学习方式，可以分为：有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络；按照实现功能，可以分为：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络。数据归一化：将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间。数据归一化的原因：1...