机器学习
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  • LightGBM核心解析与调参
    更快的训练速度和更高的效率：LightGBM使用基于直方图的算法。例如，它将连续的特征值分桶(buckets)装进离散的箱子(bins)，这是的训练过程中变得更快。还有一点是LightGBM的分裂节点的方式与XGBoost不一样。LGB避免了对整层节点分裂法，而采用了对增益最大…
    Microsoft 算法 正则表达式
    LightGBM核心解析与调参
  • 特征工程(完）
    这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。 实际上，特征工程其实是非常需要通过实践才能更好掌握这个技能的，单纯看理论，理解不够深入，实际应用到项目或者比赛中…
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