安装anaconda，官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads/； 我安装的是Python 3.6 version，提示：官网直接下载速度很慢，复制下载链接用迅雷下载很快。 一步一步傻瓜式安装完毕anaconda； Python Extension Packages for Windows下载对应版本，我的是64位，python3.6，下载文件名为：xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl，放在D盘桌面上； 打开命令提示符，输入命
来源｜Quora 整理｜AI100 AlphaGo大战柯洁、李世石后，所有人都能谈上几句深度学习。人工智能在围棋上的这场突破，最终还要归功于机器学习三巨头三十年如一日的长期研究。 相比之下，横扫Kaggle大赛的XGBoost（去年的29个获奖方案中，有17个是用XGBoost），名气可就小太多了。更何况，它的发起人还只是个名不见经传的年轻人。 有人打抱不平说，XGBoost要比深度学习更重要，这一点毫无疑问。 因为它好用，在很多情况下都更为可靠、灵活，而且准确；在绝大多数的回归和分类问题上，XGBoo
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 6 月 16 日，腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周，这个项目在 Github 上持续得到关注，截至目前为止，已收获
导读：本文介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost应用到其业务中。本文对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为入门XGBoost并进一步学习打下基础。
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台，阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台 “DTPAI”；百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle，腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近，腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。 腾讯机器学习基础平台 TDinsight 据腾讯方面介绍，TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。用户通过可视化的拖曳布局，组合各种数据源、组件、算法、模型和评估模块，支持各种主流的开源机器学习框架，包括 Spark、Py
目前IT运维领域保证服务运行正常的主要方法是对相关运维指标进行实时监控，并根据经验设定一些规则，通过将实时监控的数据与规则进行对比，当某个指标监控值不符合设定的规则时，则判定为异常的状况，这样的话就会发送对应的告警到告警平台。告警平台收到通知后，会分配给对应的运维人员进行处理，运维人员去根据告警信息来排查，最终定位故障的根本原因，并对故障进行修复。从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量是至关重要的。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
树 决策树相比其他算法有什么优势？ 阿里暑期算法来自 https://www.nowcoder.com/discuss/373146?type=2&order=3&pos=7&page=1 决策树易
该文介绍了如何使用XGBoost算法进行机器学习，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型预测。文章还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括基于Tesla平台的XGBoost-on-Spark组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件。这些组件提供了从数据预处理到模型训练、评估和预测的一整套解决方案，大大简化了使用XGBoost进行机器学习的流程。同时，该文还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括XGBoost-Spark-PPC组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件，以及它们在TDW平台上的使用方法。通过使用这些组件，用户可以快速、高效地进行机器学习，大大提高了开发效率和模型性能。
本文介绍了关于腾讯社交广告算法大赛的参赛经历，包括数据获取、特征提取、模型选择、调参、模型融合等方面的内容。同时，也对未来进行了展望，包括复赛阶段的挑战和新的技术趋势。
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐渐在计
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐
学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候，效率很低。
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需要进行调参。 本文的目的就是让大家尽可能轻松地理解其内部原理。主要参考文献是陈天奇的这篇文章introduction to xgboost（https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/model.html）。在我看来，这篇文章是介绍xgboost最好的，没有之一。英语好的同学建议直接看英文，若有
作者：symonxiong，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比较多数学公式和优化技巧，比较难懂，容易出现一知半解的情况。由于XGBoost在数据分析领域实在是太经典、太常用，最近带着敬畏之心，对陈天奇博士的Paper和XGBoost官网重新学习了一下，基于此，本
记录下渣硕的秋招经历，粗略估算大约海投了59家，真正面了9家左右吧，笔试大概也做了几十家吧，目前的情况是拿到了苏宁(准备拒)、好未来(已拒)、百度、腾讯的offer，另外饿了么面了二面，美图面了一面，迅雷10月有面试(已拒)，以上 滴滴 二面挂 第一面 开始求职的第一次面试，视频面试，原定的3点45到下午4点30多开始面，一面中规中矩，面试小哥没有为难我，主要是先自我介绍，然后问了一个Java语言的问题(抽象类与接口的区别、用过Map吗，说一下HashMap和TreeMap的底层实现的区别)，接着手写了道快
受访者：陈天奇 采访者：何通 编辑：王小宁 简介：陈天奇，华盛顿大学计算机系博士生，研究方向为大规模机器学习。他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名，并开发了SVDFeature，XGBoost，cxxnet等著名机器学习工具，是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一。 何：你的本科在上海交大的ACM班就读，是怎么开始做机器学习研究的呢？ 陈：我们当时的培养计划里面有一项，就是希望我们尽早地接触学术研究。于是我们在大二
今年6月份，全球顶尖的电子交易做市商Optiver在Kaggle上发布了一个关于股票波动率预测的比赛，这是目前Kaggle上最火热的比赛，犹如当年Two Sigma的新闻数据预测股价的比赛。该比赛的截止时间是2021年9月27日，总奖金为10万美金，最终排名前10的团队将分得这部分奖金。截止今天，参赛队伍已经达到了2719支，当前比赛排行的前十支队伍如下：
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
作者：milter 链接：https://www.jianshu.com/p/7467e616f227
今天给大家分享一位23届普通双非硕士参加腾讯、百度和京东等大厂的日常实习经历，最终斩获百度算法岗实习offer，面经干货十足，希望能帮助到即将面试的小伙伴们，以下为原文。
近年来，共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业，共享单车快速发展，成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式
IT运维告警现状 目前IT运维领域保证服务运行正常的主要方法是对相关运维指标进行实时监控，并根据经验设定一些规则，通过将实时监控的数据与规则进行对比，当某个指标监控值不符合设定的规则时，则判定为异常的状况，这样的话就会发送对应的告警到告警平台。告警平台收到通知后，会分配给对应的运维人员进行处理，运维人员去根据告警信息来排查，最终定位故障的根本原因，并对故障进行修复。从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量是至关重要的。 但在实际运维过程中，我们可以发现这个过程中其实存在很多问题。首先，监控
【导读】合格的算法工程师真正应该具备什么技能？在面试时，面试官又会如何验证你具备这些新技能？毕业仅一年，相继拿下头条、阿里、腾讯等offer的本文作者，为你绘制了一幅面试技能雷达图。
决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术，以及它的优缺点。
本人本科硕士皆双非，和牛客大佬们没得比，目前拿到的还可以的offer就是百度SP和京东SP，都是做的推荐算法，其他的不说了。 先说一下个人经历吧，学校比较水，实验室没有项目，实习经历：腾讯实习+滴滴实习 比赛经历：几个数据挖掘竞赛Top5的名次。 个人感觉，算法岗确实看学校，但如果简历还可以的话，还是有面试机会的，内推投的简历，80%都给了面试机会吧。 百度提前批(feed部)： 3轮电话面，远程桌面coding。 百度的面试风格其实是比较好把控的，基本就是项目问答、coding、机器学习算法、CS基础
xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型，基模型一般选择树模型，但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。
十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 本文转载自：机器之心 作者：蛋酱 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应
引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtml
机器之心原创 作者：蛋酱 十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯
由CSDN主办的2016中国云计算技术大会（CCTC）将于5月13日-15日在北京举行。作为业内最具价值的云计算年度技术盛会，今年大会为期三天，以“技术与应用，趋势与实践”为主题，除了顶尖技术专家云集的Keynote演讲，主办方还特设了“中国Spark技术峰会”、“OpenStack技术峰会”、“Container技术峰会”、“大数据核心技术与应用实战峰会”四大技术主题峰会 以及“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”等专场技术论坛。 为保证演讲内容质量，主办方倾情邀请了几乎是国内最顶尖的技术讲师阵
大家好，我是鱼遇雨欲语与余，本次我将带来不一样的分享，这将是我的个人竞赛历程。将从三个部分展开分享，主要竞赛经历、关于我的竞赛和未来竞赛的我。一位竞赛小白是如何一路打怪升级，然后取得不错成绩的，到后来一年获得“两冠四亚一季”的佳绩。这里我尝试记录这两年主要做过的事情和其中的感想，希望对大家有所启发。
导语: GBDT（或XGBoost）算法是一种十分流行的树集成学习算法，不但是数据科学竞赛的常胜工具，在工业界的具体业务场景也有广泛的落地场景。然而，近年来用户隐私数据保护条例逐渐完善，“数据孤岛”逐渐形成，不但数据难以收集，不同公司或团队之间的数据也难以共享，这直接影响着机器学习模型的效果。为了应对这个问题，联邦学习技术逐渐进入人们的视线。本文聚焦腾讯自研的联邦学习平台Angel PowerFL中纵向联邦GBDT算法实现，介绍纵向联邦GBDT算法的原理和流程，并讲解相关的优化技术。 梯度提升决策树算法
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度。
作者 | Aarshay Jain 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章
张望，腾讯高级工程师，从事云上 GPU 和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 单嘉鑫，字节跳动软件工程师，从事基础架构及开源工作，主要关注在Kubernetes、Serverless、ML 领域。 分布式训练与 Kubeflow 当开发者想要讲深度学习的分布式训练搬上 Kubernetes 集群时，首先想到的往往就是 Kubeflow 社区中形形色色的 operators，如 tf-operator、mpi-operator。 这些服务于各种深度学习训练（Tensor
在XGBoost算法原理小结中，我们讨论了XGBoost的算法原理，这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库，以及一些重要参数的意义和调参思路。
本文介绍了Angel的架构和性能，以及它在机器学习和深度学习领域的应用。Angel是一个开源的高性能机器学习框架，由腾讯开发。它采用了协程、多GPU、多线程等技术，支持多种机器学习框架，性能超越Spark和XGBoost。Angel的GBDT、LDA、LR等算法在多个数据集上获得了出色的性能，并支持Spark、PyTorch等深度学习框架。
时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。比如腾讯内部开源的Metis项目，其实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。Metis实现的时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器，承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
导读 10月10日上午，2018腾讯安全国际技术峰会（TenSec）在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出，在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大，给商家带来巨额损失。针对营销黑产，腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 （陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会） “羊马牛”党猖獗
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库，通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里，XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
XGBoost使用 原始数据 数据介绍 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的，它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。它包含3种植物种类（Iris setosa、Irisversicolor和Iris virginica），每种各有50个样本。 数据下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hrG8Yn6 密码：pzgn XGBoost的特性及使用 XGBoost特性 正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减
机器之心整理 作者：蒋思源 近日，ApacheCN 开放了 XGBoost 中文文档项目，该项目提供了 XGBoost 相关的安装步骤、使用教程和调参技巧等中文内容。该项目目前已完成原英文文档 90% 的内容，机器之心简要介绍了该文档并希望各位读者共同完善它。 中文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/ 英文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/en/latest/ 中文文档 GitHub 地址：https://github.c
这是因为xgboost在设置特征名称时，要求特征名称不能包含方括号"[]"或小于号"<"这两个符号。这种限制是为了确保特征名称的一致性和正确性。 为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：
花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解，仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结，后续会基于python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。
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