首先要保证安装了python，并配置好了环境变量;我是利用windows10安装（linux环境下操作更简单）windows安装pip1） 下载安装脚本curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py2) 运行安装脚本python get-pip.py这个就...

在寻找最佳特征值来分割树节点时，LightGBM使用特征值直方图，并尝试所有直方图bin值，而不是尝试所有可能的特征值，因此可以减少寻找最佳特征吐出值的时间和计算量。例如，给定下面的年龄特征，将直方图离散特征值放入不同的范围箱中，因此我们可以使用像Age⩽30，Age⩽40，，，，Age⩽100这样的吐槽标准，而不是尝试像Age这样的所有可能的年龄值⩽31、年龄⩽32 等。一般来说，GOSS的主要

文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名–章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分

这是 Spark 上的 pandas API 的简短介绍，主要面向新用户。本笔记本向您展示 pandas 和 Spark 上的 pandas API 之间的一些关键区别。这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。通过传递可转换为类似系列的对象字典来创建 pandas-on-Spark DataFrame。从 Spark

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若参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且分桶字段是有序的，且大表的分桶数量是小表分桶数量的整数倍。此时，就可以以分桶为单位，为每个Map分配任务了，Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶。Map端负责读取参与join的表的数据，并按照关联字段进行分区，将其发送到Reduce端，Reduce端完成最终的关联操作。若参与join的表中，有n-1张表足够小，Map端就

在将NodeManager的总内存平均分配给每个Executor，最后再将单个Executor的内存按照大约10:1的比例分配到spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead。动态分配可根据一个Spark应用的工作负载，动态的调整其所占用的资源（Executor个数）。此处的Executor个数是指分配给一个Spark应用的Executor个

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利用LSTM对天气温度进行预测

若参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且分桶字段是有序的，且大表的分桶数量是小表分桶数量的整数倍。此时，就可以以分桶为单位，为每个Map分配任务了，Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶。Map端负责读取参与join的表的数据，并按照关联字段进行分区，将其发送到Reduce端，Reduce端完成最终的关联操作。若参与join的表中，有n-1张表足够小，Map端就