为了比较在不同语言环境下使用xgboost的效果。最近想试一下这个库。 实质上spark mlib中的GBT算法一直在使用，在规模超过50万的训练集上进行生成模型，速度就已经相当慢。...(1) GITHUB上下载的源码版本没有WINDOW的编译环境，安装MINGW进行编译时对GCC编译版本，不同版本出来限制很多。在尝试很多办法后，还是放弃了。...不过在LINUX服务器上安装倒是非常简单。...（3）启用VS2015的时候，首先要安装WINDOWS SDK 7(我的系统是WIN7)。才能进入下一步。...(4) 在项目中各个库编译过程中，要选择在64位的输出结果，否则在编译rabit过程中会出现LNK156错误，即无法定义入口。
提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。...因此，在LightGBM算法中，当增长到相同的叶子节点，leaf-wise算法比level-wise算法减少更多的loss。因此导致更高的精度，而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。...XGBoost中决策树的增长方式示意图 ? LightGBM中决策树的增长方式示意图 ? Leaf-Wise分裂导致复杂性的增加并且可能导致过拟合。...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。 更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。...这证明了LightGBM在大数据集上训练的巨大的优势，尤其是在具有时间限制的对比中。
XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。但是，如果数据量极其的大，XGBoost也需要花费很长的时间去训练。 ...因此，在LightGBM算法中，当增长到相同的叶子节点，leaf-wise算法比level-wise算法减少更多的loss。因此导致更高的精度，而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。...XGBoost中决策树的增长方式示意图 !...更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。...这证明了LightGBM在大数据集上训练的巨大的优势，尤其是在具有时间限制的对比中。
/dmlc/xgboost 等待clone完成 然后在bash中输入： git submodule init git submodule update 修改.bashrc文件：该文件在你所安装的...Git目录下etc文件夹中： 即bash.bashrc文件。...在该文件末尾添加： alias make=’mingw32-make’ 将编译好的xgboost.dll文件放在clone下来的xgboost文件夹下的python-package\xgboost’...目录中：如C:\Users\Jerry\xgboost\python-package\xgboost（此为我的电脑上的路径，clone的xgboost在C:\Users\Jerry\目录下） 如果您用的是...Users\Jerry\xgboost\python-package python setup.py install 注：C:\Users\Jerry\xgboost\python-package(为本人电脑路径
通过在LSASS进程中将g_IsCredGuardEnabled变量切换为1来启用WDigest凭据缓存(wdigest.dll模块）。...通过在LSASS进程中将g_IsCredGuardEnabled变量切换为0来绕过凭证保护（如果启用）(wdigest.dll模块）。...使用信标对象文件（BOF）在信标（Beacon）进程中执行此代码。 如何配置实验环境 在这里，我们并不打算给大家提供已编译好的源码，因此大家需要自行动手完成代码编译。...如果使用的是macOS的话，我们可以使用下列命令来安装Mingw-w64： sudo port install mingw-w64 接下来，运行下列命令来编译信标对象文件（BOF）： make 在一个Cobaltstrike...然后，运行Cobaltstrike的logonpasswords命令（Mimikatz），别忘了针对新用户登录或未锁定桌面会话的用户要再次开启密码清理选项。
在 XGBoost 中启用 GPU 支持就像指定tree_method参数一样简单'gpu_hist'：import xgboost as xgb # 启用 GPU 训练params = { 'tree_method...XGBoost 2.0 引入了新的正则化技术，包括鼓励模型使用更少特征的“稀疏感知”正则化。该技术降低了模型复杂性并增强了可解释性，特别是在特征选择至关重要的场景中。...以下是在 XGBoost 中应用 L1 正则化的示例：import xgboost as xgb # 启用 L1 正则化params = { 'alpha' : 1 } model = xgb.train...以下是在 XGBoost 中定义交互约束的示例：import xgboost as xgb # 定义交互约束interaction_constraints = [[ 0 , 1 ], [ 2 , 3 ]...虽然我们不会详细介绍每个功能，但以下是功能列表及其主要亮点：加速故障时间的生存分析分类数据处理多个输出XGBoost 中的随机森林 (TM)Kubernetes 上的分布式 XGBoost带有 XGBoost4J-Spark
WdToggle - Cobalt Strike的信标对象文件(BOF)，它使用直接的系统调用来启用WDigest凭证缓存。...通过在LSASS进程（wdigest.dll模块）中将全局参数切换为1来启用WDigest凭据缓存g_fParameter_UseLogonCredential。...规避凭据保护（如果启用）由切换g_IsCredGuardEnabledLSASS进程内变量为0（wdigest.dll模块）。 使用Beacon对象文件在Beacon进程中执行此代码。...确保已安装Mingw-w64编译器。例如，在Mac OSX上，我们可以使用ports集合安装Mingw-w64（sudo port install mingw-w64）。...g_IsCredGuardEnabled全局变量的内存偏移量可能会在Windows版本和修订版之间改变。我们为不同的版本提供了一些偏移，但是这些偏移可能会在将来的版本中更改。
在XGBoost 1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。...尝试加载由外部来源生成的 JSON 文件可能导致未定义的行为和崩溃。 关于模型和内存快照的向后兼容性说明 保证模型的向后兼容性，但不保证内存快照的向后兼容性。...模型（树和目标）使用稳定的表示，因此在较早版本的 XGBoost 中生成的模型可以在较新版本的 XGBoost 中访问。...因此，内存快照仅适用于检查点，可以持久保存训练配置的完整快照，以便可以从可能的故障中强大地恢复并恢复训练过程。加载由较早版本的 XGBoost 生成的内存快照可能会导致错误或未定义的行为。...其中一个缺点是，pickle输出不是稳定的序列化格式，在不同的Python版本和XGBoost版本上都无法使用，更不用说在不同的语言环境中了。解决此限制的另一种方法是在加载模型后再次提供这些函数。
缺省值为0 建议取0，过程中的输出数据有助于理解模型以及调参。另外实际上我设置其为1也通常无法缄默运行。。...loss function ，在模型中应该进行调参。...如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的从整个样本集合中抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。...通常不使用，但可以用来降低过拟合 alpha [default=0] L1 正则的惩罚系数 当数据维度极高时可以使用，使得算法运行更快。 lambda_bias 在偏置上的L2正则。...缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要） Task Parameters objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下
编写代码时，我们总是会做出一些假设，断言（assert）就是用于在代码中捕捉这些假设，可以将断言看作是异常处理的一种高级形式。 断言表示为一些布尔表达式，程序员相信在程序中的某个特定点该表达式值为真。...可以在任何时候启用和禁用断言验证，因此可以在测试时启用断言，而在部署时禁用断言。同样，程序投入运行后，最终用户在遇到问题时可以重新启用断言。 注意assert()是一个宏，而不是函数。...1、assert所在的头文件及原型 在MinGW工具中，assert()宏在存在于头文件assert.h中，其关键内容如下： #ifdef NDEBUG #define assert(x) ((void...与__MINGW_ATTRIB_NORETURN是异常处理相关标识 这几个标识符在C语言标准库文件中都有用得到，但是我们不需要关心，在我们用户的角度来看，以上函数原型我们看成：void _assert(...首先，我们要知道，malloc函数如果分配成功内存则返回指向被分配内存的指针(此存储区中的初始值不确定)，否则返回空指针NULL。
在Windows上安装GNU编译器集合（gcc）和其他GNU组件来启用GNUAutotools。 如果你是一名使用Windows的黑客，你不需要专有应用来编译代码。...借助MinimalistGNUforWindows（MinGW）项目，你可以下载并安装GNU编译器集合（GCC）以及其它几个基本的GNU组件，以在Windows计算机上启用GNUAutotools。...在Windows上安装GCC目前为止，你只安装了一个程序，或者更准确地说，一个称为mingw-get的专用的包管理器。启动mingw-get选择要在计算机上安装的MinGW项目应用。...(C)2019FreeSoftwareFoundation,Inc.在Windows上运行Bash虽然它自称“minimalist”（最小化），但MinGW还提供一个可选的Bourneshell命令行解释器.../bash.exebash.exe-$echo$0"C:\MinGW\msys/1.0/bin/bash.exe"在Windows上设置路径你可能不希望为要使用的每个命令输入完整路径。
针对各个平台，封装了统一的接口，简化了各类开发过程中常用操作，使你在开发过程中，更加关注实际应用的开发，而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面，并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。...通过xmake[1]支持各种编译模式： • Release: 正式版编译，禁用调试信息、断言，各种检测机制，启用编译器优化 • Debug: 调试模式，默认启用详细调试信息、断言、内存越界检测、内存泄漏...• 调试模式下，可以轻松检测并定位内存泄露、内存越界溢出、内存重叠覆盖等常见内存问题，并对整体内存的使用进行了统计和简要分析。...• 针对大块数据、小块数据、字符串数据进行了充分的利用，避免了大量外部碎片和内部碎片的产生。分配操作进行了各种优化，96%的情况下，效率都是在O(1)。.../tbox $ xmake # 编译mingw平台 $ cd .
本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法，并提供相应的代码示例。 安装 GPU 支持 首先，您需要确保您的系统上安装了支持 GPU 的 XGBoost 版本。...您可以通过以下命令安装 GPU 版本的 XGBoost： pip install xgboost-gpu 如果您的系统中没有安装CUDA，您还需要安装CUDA Toolkit。...请参考CUDA Toolkit的官方文档进行安装：CUDA Toolkit 启用 GPU 加速 在使用 GPU 加速之前，您需要设置 XGBoost 来利用 GPU。...XGBoost 模型 gpu_model = xgb.XGBRegressor(**params) # 训练模型 gpu_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型...首先，我们安装了支持GPU的XGBoost版本，并启用了GPU加速。然后，我们调整了模型参数以优化性能，并进行了性能评估。
这些漏洞都源于处理器的“推演执行”（speculative execution）的bug，它允许攻击者读取（并潜在地执行）其各自进程之外的内存位置，这意味着程序可以读取其他软件内存中的敏感数据。...但是，PTI的性能问题在很大程度上取决于当前的任务，大幅度下降可能仅会出现在FSMark等综合benchmark中。因此，我们提出一个问题：在机器学习应用程序中，性能受到怎样的影响？...值得注意的是，这些基准测试完全在CPU上运行。 ? 我在这里使用了Scikit-learn来衡量“经典”ML和数据科学算法的性能。...有意思的是，kNearestNeighbour完全不受PTI的影响，而且看起来在新内核上甚至表现更好。这可能只是在error的范围之内，但也有可能是其他一些内核的改进有助于提高速度。...这并不是XGBoost如何在大量内核上执行的一个完美展示（因为这是在12个逻辑内核上运行了40个线程），但是它表明PTI对CPU同时处理很多线程时的影响更大。
在《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“2.1.1 音视频编码的发展历程”提到“MPEG-4标准的第二部分规定了视频的编解码器比如Xvid”，只是XviD格式已经逐渐被H.264标准取代...下面就介绍如何在Windows环境给FFmpeg集成XviD的编解码库libxvid。注意：下列的所有命令均需在MSYS窗口中执行。...make install二、让FFmpeg启用libxvid由于FFmpeg默认未启用libxvid，因此需要重新配置FFmpeg，标明启用libxvid，然后重新编译安装FFmpeg。...FFmpeg的Windows环境完整编译过程参见《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“8.1 Windows环境编译FFmpeg”，详细的启用步骤说明如下。...- --target-os=mingw322、运行下面命令编译FFmpeg。
要想启用 Intel C++ 编译器，我们只需要在安装了的 Intel 编译器的系统上，通过 --toolchain=icc 参数切换到对应的工具链即可。...而新版本，我们继续新增了 xmake f -p wasm 平台，内置启用 emcc 工具链，并且再次基础上对周边的配置做了更好的完善。...关于这块详情，见：Issue #977 另外，除了 Msys2/Mingw 还有 macOS,linux/Mingw，我们在新版本中还额外支持了 llvm-mingw 这个 SDK，使得我们可以使用 mingw...$ xmake f -p mingw -a arm64 $ xmake 另外，在远程依赖包的自动编译集成上，现在带有 cmakelists 的第三方库，即使是 mingw 平台，xmake 也能自动编译集成进来直接使用..."zlib~xxx") 模式使得能够支持同时安装带有多种配置的同一个包，作为独立包存在 #977: 改进 find_mingw 在 windows 上的探测 #978: 改进工具链的flags顺序 改进
如此，在windows平台既可以使用MinGW，也可以使用Visual Studio的编译器和调试器，本文将分别讲解这两种配置方式。...注意，引号中的路径需要依据本地的实际安装路径填写。...小编将下载文件解压后放到D盘，如下图所示，便将D:\mingw64\bin添加到path中。 环境变量配置完成后，可以使用cmd打开终端，输入如下命令，如果出现正确路径，则表明配置成功。...单击运行按钮（上上图绿框），即可在终端输出“Hello World!”。...多文件项目 在单文件的基础上，增加一个add函数于add.h和add.cpp文件中，其中add.h文件中进行add函数的声明，add.cpp 文件中进行add函数的定义，main.cpp文件中调用add
dummy variable(哑变量处理) 虚拟变量，也叫哑变量，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。在计量经济学模型，需要经常考虑属性因素的影响。...在本例中，prestige有四个级别：1，2，3以及4（1代表最有声望），prestige作为分类变量更加合适。...当调用get_dummies时，会产生四列的dataframe，每一列表示四个级别中的一个。...下面给出xgboost的预测代码: def xgb_fit_test(X_train, X_test, Y_train, Y_test): import os mingw_path =...'C:/Program Files/mingw-w64/x86_64-6.2.0-posix-seh-rt_v5-rev1/mingw64/bin' os.environ['PATH'] = mingw_path
尤其在Kaggle竞赛中，XGBoost以其强大的表现受到开发者青睐。 本文将带你从安装、基本概念到模型调优，全面掌握 XGBoost 的使用。 2. 什么是XGBoost？...9.3 处理缺失值 XGBoost 具有强大的处理缺失值能力，它会在训练过程中自动处理数据中的缺失值，选择最优的分裂方式。这使得它非常适合应用在含有缺失值的真实数据集上。...XGBoost 在不同任务中的应用 10.1 回归任务 XGBoost 不仅适用于分类问题，也可以处理回归问题。...分布式训练 XGBoost 支持多机多 GPU 的分布式训练，这使得它在大规模数据集上具有很高的可扩展性。要启用分布式训练，首先需要搭建集群，并配置相应的参数。...XGBoost 通过 Rabit 框架进行节点间的通信，支持通过 Spark、Dask 等框架实现分布式训练。你可以在大规模数据集上使用 XGBoost 高效地进行训练。 12.
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