（0）前提是，你得下载好anaconda，并且安装之，我的下载地址如下（python3windows64位）https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe（1）下载xgboost源码(这里直接用官方最新的源码，这里我们不需要用gitclone--recursive,因为用的是编译好的dll，因此不需要下载那么
https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 转： 原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost by Aarshay Jain 原文翻译与校对：@MOLLY && 寒小 ...
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2018-05-10 19:59:09
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整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 AdaBoost GBDT Xgboost 1.AdaBoost Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重 ...
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2018-05-09 22:50:31
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git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地，可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器 属于集成学习模型 把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来 不断迭代,每次迭代生成一颗新的树 下面 对泰坦尼克遇难预测使用 ...
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2018-05-08 17:33:14
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代写编程、代写机器学习模型基于不同的机器学习模型，利用大量的特征变量，对标的资产价格的波动进行预测研究，并对预测效果进行评价。机器学习的模型包括，但不限于XGBoost、GBDT、LSTM等经典学习模型。待研究的资产包括：股票、债券、大宗商品等可配置资产。特征变量包括宏观经济变量、行业变量、标的价格 ...
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2018-04-30 23:28:44
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1、先安装git sudo yum install git 2、下载xgboost仓库，注意有--recursive(有子模块哦） git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost.gitcd xgboost./build.shcd pyth ...
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2018-04-27 02:40:19
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根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征的哪个分割点，某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。 参考：https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53698760 另外：使用xgboost，遇到一个问题 看到网上有一个办法： 重新新建 ...
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2018-04-17 18:03:49
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sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树)，然后综合他们的预测结果，通常集成模型的效果会优于 ...
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2018-04-14 11:15:59
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XGBoost是近年来很受追捧的机器学习算法，由华盛顿大学的陈天奇提出，在国内外的很多大赛中取得很不错的名次，要具体了解该模型，可以移步GitHub，本文介绍其在Widows系统下基于Git的python版本的安装方法。 需要用到三个软件： python软件（本文基于Anaconda，因为自带很多库 ...
training = pd.DataFrame({'x':[3,6,9,15,300, 20,85]}). 原始数据training_fitting = pd.DataFrame({'x':[4,7,8,30,280, 10,79]})。 原始数据的fitting值，方法不限。xgboost，RF。 ...
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2018-04-08 21:12:15
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