一.变量总结 1. $$ Shell本身的PID（ProcessID） 2. $! Shell最后运行的后台Process的PID 3. $? ...如"$*"用「"」括起来的情况、以"$1 $2 … $n"的形式输出所有参数。 6. $@ 所有参数列表。...如"$@"用「"」括起来的情况、以"$1" "$2" … "$n" 的形式输出所有参数。 .... $# 添加到Shell的参数个数 8. $0 Shell本身的文件名 9.$1～$n 添加到Shell的各参数值。$1是第1参数、$2是第2参数…。 .../bin/bash echo "number:$#" echo "scname:$0" echo "first :$1" echo "second:$2" echo "argume:$@"
我们先来写一个简单的脚本，执行以后再看各个变量的意义。 [root@centos7 ~]#vim r1.sh #!...如"$@"用「"」括起来的情况、以"$1" "$2" … "$n" 的形式输出所有参数。...printf "The complete list is %s\n" "$#" //添加到Shell的参数个数 printf "The complete list is %s\n" "$0" //...$1是第1参数、$2是第2参数…。 printf "The complete list is %s\n" "$2" //添加到Shell的各参数值。$1是第1参数、$2是第2参数…。.../r1.sh 123456 QQ The complete list is 5327 The complete list is The complete list is 0 The complete
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 给定一个非负整数序列 a，初始长度为 N。...有 M 个操作，有以下两种操作类型： A x：添加操作，表示在序列末尾添加一个数 x，序列的长度 N 增大 1。...第二行包含 N 个非负整数，表示初始的序列 A。 接下来 M 行，每行描述一个操作，格式如题面所述。 输出格式 每个询问操作输出一个整数，表示询问的答案。 每个答案占一行。...return 0; for(int i = 24;i >= 0;i --){ int a = ((C >> i) & 1); if(trie[p][a...[trie[t][1]]); } } int main(){ int n,m; cin>>n>>m; int now = 0,x; int e = 0;
相关性程度可以是多级（分级）的，也可以是二进制的（相关或不相关）。训练样本通常根据它们的查询索引分组，每个查询组包含多个查询结果。 XGBoost通过一组目标函数和性能指标实现学习排序。...使用成对目标进行训练 LambdaMART是一个成对排名模型，它比较查询组中每一对样本的相关性程度，并为每一对计算一个代理梯度。默认目标rank:ndcg使用从ndcg指标导出的替代梯度。...示例输入如下： QID Label Feature 1 0 1 1 1 0 2 0 2 1 2 0 样本根据它们的查询索引按非递减的顺序进行排序。...目标的名称是 rank:ndcg。 MAP 平均精度（Mean average precision MAP）是一个二进制度量标准。当相关性标签为0或1时，可以使用它。目标的名称是 rank:map。...rank:pairwise 损失是成对损失的原始版本，也称为 RankNet 损失 [7] 或成对逻辑损失。
一、判断字符串是否为整数的多种思路 1)使用sed加正则表达式 删除字符串中的所有数值，看字符串长度是否为0来判断 [ -n "`echo oldboy123|sed 's#[0-9]##g'`" ]...2)用变量的子串替代方法 删除数值部分比较是否等于0 num=oldboy123;[ -z "`echo "${num//[0-9]/}"`" ] && echo int || echo char char...num=345678123;[ -z "`echo "${num//[0-9]/}"`" ] && echo int || echo char int 3)用变量的子串替代方法 删除非数值部分比较是本身...=~ ^[0-9]+$ ]] && echo int || echo char int 二、判断字符串是否为0的多种思路 1) 使用字符串表达式-z和-n [ -z "oldboy" ] && echo..."zero" || echo "no zero" 2**)使用变量子串** char=oldboy;[ ${#char} -eq 0 ] && echo "zero" || echo "no zero
例如，回归任务可能使用与排名任务不同的参数 命令行参数与XGBoost的CLI版本的行为有关 全局配置 以下参数可以在全局范围内设置，使用 xgboost.config_context()（Python...这会产生 0 或 1 的预测，而不是生成概率 count:poisson: 用于计数数据的泊松回归，输出泊松分布的均值。...此目标支持点击数据的位置去偏 rank:map: 使用 LambdaMART 进行成对排序，最大化均值平均精度（MAP） rank:pairwise: 使用 LambdaRank 进行成对排序，使用 ranknet...n-、map@n-：在 XGBoost 中，NDCG 和 MAP 在没有任何正样本的列表的分数是1， 通过在评估指标名称后附加“-”，可以要求 XGBoost 将这些分数评估为 0，以在某些条件下保持一致性...有关详细信息，请参阅加速失效时间的生存分析 验证数据的评估指标，根据目标函数分配默认指标（回归使用 rmse，分类使用 logloss，排名使用 rank:map 的均值平均精度等）。
XGBoost原理介绍 从0开始学习，经历过推导公式的波澜曲折，下面展示下我自己的推公式的手稿吧，希望能激励到大家能够对机器学习数据挖掘更加热爱！ ? XGBoost公式1 ?...XGBoost公式2 现在我们对手稿的内容进行详细的讲解： 1. 优化目标： ? 我们的任务是找到一组树使得OBj最小，很明显这个优化目标OBj可以看成是样本的损失和模型的复杂度惩罚相加组成。...（例如params_constrained['monotone_constraints'] = "(1,-1)"，(1,-1)我们告诉XGBoost对第一个预测变量施加增加的约束，对第二个预测变量施加减小的约束...这使预测为0或1，而不是产生概率。（SVM就是铰链损失函数） count:poisson –计数数据的泊松回归，泊松分布的输出平均值。...结果包含属于每个类别的每个数据点的预测概率。 rank:pairwise：使用LambdaMART进行成对排名，从而使成对损失最小化。
特征选择的现有方法可以分为三种主要类型：过滤器、包装器和嵌入方法。 过滤法：根据特征的个体特性和与目标变量的相关性对特征进行排序，而不考虑任何具体的学习算法。...模型训练 首先，需要训练深度表格模型，这可以是一个多层感知器（MLP）或任何其他可微分模型。训练模型时，使用训练数据 ，其中 是输入特征矩阵， 是目标变量。...单变量统计测试：这是一种经典的分析方法，用于检查预测变量与目标变量之间的线性依赖关系。它根据分类问题的ANOVA F值和回归问题的单变量线性回归测试F值来选择特征。...Lasso：使用L1正则化来鼓励线性回归模型的稀疏性。在这种稀疏回归之后，特征根据其在模型中的系数大小进行排名。 第一层Lasso (1L Lasso) ：这是针对具有多层的MLP的Lasso扩展。...以下是基准测试的主要发现： 随机特征 在包含无关的高斯噪声特征（随机特征）的情景下，XGBoost、Random Forest、单变量统计测试和Deep Lasso对于MLP下游模型表现相似。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...运算技巧 a&(a-1) 除去a二进制中最后一位1 a XOR 0 = a a与0的异或还是a a XOR a = 0 a与a的异或为0 a XOR b XOR a = b 可用于去重...A F = ^A 0 1 1 0 四、与非 与操作相反 A B F = ^(A·B) 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 五、或非 或操作相反 A B F = ^(A+B)...0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 六、与或非 A B C D F = ^(AB+CD) 七、异或 相同得0;相异得1 A B F = ^AB + A^B 0 0 0 0 1 1...1 0 1 1 1 0 八、同或 相同得1;相异得0 A B F = AB + AB 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 首先记住与、或、非操作。
随机森林 随机森林是决策树T_1, T_2， ....的集合， T_n，其中每个决策树T_i:X→Y将输入特征空间X映射到输出Y，输出Y可以是连续值(回归)或类标签(分类)。...正则化 虽然增强算法天生就容易过度拟合，特别是对于有噪声的数据，但XGBoost在训练过程中直接将L1 (Lasso)和L2 (Ridge)正则化合并到目标函数中。...不需要独热编码或顺序编码，可以让分类变量保持原样。XGBoost对分类变量的处理比简单的二进制分割更细致，可以捕获复杂的关系，而无需额外的预处理。...具有矢量叶输出的多目标树 前面我们谈到了XGBoost中的决策树是如何使用二阶泰勒展开来近似目标函数的。在2.0中向具有矢量叶输出的多目标树转变。...Learning-to-Rank增强 考虑到XGBoost在各种排名任务中的强大性能，2.0版本引入了许多特性来改进学习排名，例如用于配对构建的新参数和方法，支持自定义增益函数等等。
逻辑回归（Logistic Regression）： 1/(1+e^{-\hat{y}_i})预测了实例为正的概率。 其他：例如在排名任务中 \hat{y}_i可以是排名分数。...（8）如何处理分类型变量 一些树学习算法分别处理分类变量和连续变量，我们可以很容易地使用我们推导出的基于分类变量的评分公式。...2.XGBoost核心原理归纳解析 1）目标函数与泰勒展开 XGBoost也是一个Boosting加法模型，每一步迭代只优化当前步中的子模型。...5）特征缺失与稀疏性 XGBoost也能对缺失值处理，也对特征稀疏问题（特征中出现大量的0或one-hot encoding结果）做了一些优化。...而且不同特征会分布在独立的块中，因此可以进行分布式或多线程的计算。
监督学习的要素 XGBoost用于监督学习问题，使用训练数据（具有多个特征） x_i 来预测目标变量 y_i 。在学习具体的树模型之前，首先回顾监督学习中的基本要素。...一个常见的例子是线性模型，其中预测值表 x_i 示为加权输入特征 x_i 的线性组合。预测值可以有不同的解释，取决于具体的任务，即回归或分类。...通常，将 \theta 表示参数（模型中有许多参数，这里的定义有些粗略）。 目标函数: 训练损失 + 正则化 通过对 y_i 的巧妙选择，可以表达多种任务，例如回归、分类和排名。...然后有 \begin{split}\hat{y}_i^{(0)} &= 0\\ \hat{y}_i^{(1)} &= f_1(x_i) = \hat{y}_i^{(0)} + f_1(x_i)\\ \hat...这就是 XGBoost 支持自定义损失函数的方式。可以使用完全相同的求解器来优化每个损失函数，包括 logistic 回归和成对排序，该求解器将 g_i 和 h_i 作为输入！
然后尝试着优化XGBoost模型和CAT boost模型，将这两个模型叠加在一起（复现比赛中排名较高的模型），目标是实现比最佳模型更高的模型。...我们的目标预测是股票的收盘价，上面的图中我们很难能够理解过去的数据能够很好的预测未来的数据，但当我们用自相关进行统计分析时（自相关是指同一变量在两个连续时间间隔之间的相关程度。...XGBoost 对于XGBoost，我们发现向模型添加超参数可以获得最佳性能。XGBoost的sharp得分只有0.71，但优化超参数后XGBoost模型的sharp得分为0.78。...GANs 1、什么是GAN 生成对抗网络，简称GANs，是一种使用深度学习方法进行生成建模的方法，这是一种将生成新数据的非监督问题转化为监督问题的方法，在监督问题中，模型根据其结果的可信度评分。...也就是说，其实我们没有对预测的价格进行归一化，所以我们将数据从USD转换为[-1，1]之间的缩放。 看看该假设和校正是否产生了更好的结果： 这显然是一个很差的结果，这里将其作为测试失败的报告。
因此，它快速的秘诀在于算法在单机上也可以并行计算的能力。这使得xgboost至少比现有的梯度上升实现有至少10倍的提升。它提供多种目标函数，包括回归，分类和排序。...此时的-1代表把这个变量二分类变成两个变量，一个变量为“是否治疗”，另外一个是“是否安慰剂治疗”，那么就由一个名义变量转化成了0-1数值型变量了。...想要转化目标变量,你可以使用下面的代码: output_vector = df[,response] == "Responder" 代码解释： 设 output_vector 初值为0。...我需要你注意，这是实现xgboost算法最关键的部分: 一般参数 silent : 默认值是0。您需要指定0连续打印消息,静默模式1。 booster : 默认值是gbtree。...设置为0.5意味着XGBoost随机收集一半的数据实例来生成树来防止过度拟合。参数范围是0到1。 colsample_bytree : 默认值设置为1。在构建每棵树时,您需要指定列的子样品比。
XGBoost 是一个高效、可扩展的机器学习算法，经过多年的研究、开发和验证，XGBoost可以用于分类的典型用例，包括分类、回归和排名问题（regression and classification）...通过XGBoost，OML4SQL支持多种不同的分类和回归规范、排名模型和生存模型。在分类机器学习函数下支持二进制和多类模型，而在回归机器学习函数下支持回归、排名、计数和存活模型。...损失函数等），目标值的求解就会相对复杂很多。...); -- For 0/1 target, choose binary:logistic as the objective....); -- For 0/1 target, choose binary:logistic as the objective.
（分类或回归）。...优点 由于提升树是通过优化目标函数得到的，所以XGB基本上可以用来解决几乎所有可以求导的目标函数，包括排名和泊松回归等内容，这是随机森林模型难以实现。...随机森林应用示例 随机森林的差异性已被用于各种应用，例如基于组织标记数据找到患者群$[1]$。...对于包含不同级别数的分类变量的数据，随机森林偏向于具有更多级别的属性。 贝叶斯优化 贝叶斯优化是一种优化函数的技术，其评估成本很高$[2]$。...目标函数是连续的，这是使用高斯过程回归建模所需的。它也缺乏像凹函数或线性函数这类函数，这使得利用这类函数来提高效率的技术徒劳无功。
该算法在GBDT的基础之上，在算法层面和系统设计层面都做了一些创新性的改进，可以把XGBoost看作是GBDT更好更快的实现 算法层面 （1）在GBDT目标函数的基础上，在对优化目标求解的时候使用了二阶导数的信息...，因此会使优化目标的定义更加精确，训练速度会更快；此外，XGBoost在优化目标函数中加入了正则项，这会限制模型的复杂度，防止过拟合的发生。...），从而大大加快训练速度 系统设计层面 （1）对训练的每个特征排序并且以块（block）的结构存储在内存中，方便后续训练迭代重复使用，减少计算量。...什么是 XGBoost？ 即极端梯度提升，是可扩展的分布式梯度提升决策树 (GBDT) 机器学习库。XGBoost 提供并行树提升功能，是用于回归、分类和排名问题的先进机器学习库。...梯度提升是提升的扩展，其中附加生成弱模型的过程被正式确定为目标函数上的梯度下降算法。梯度提升为下一个模型设定了目标结果，以尽可能减少错误。
因此，在预测中应该使用与前10天复权收盘价相关的特征。 ? 基于上面的EDA，我们推断与日期相关的特征可能对模型有帮助。此外，复权后的前10天收盘价与目标变量高度相关。...这并不奇怪，因为在我们的数据集中，有一个向上倾斜的趋势，年份越大，复权收盘价越高。其他特征与目标变量没有高度的相关性。从下面，我们还发现，is_year_start有空值。...具体看这篇文章：严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） 对每个样本复权收盘价的每个特征组，我们将其缩放为均值0和方差1。...与Last Value方法相比，使用带有或不带有日期特征的XGBoost可以获得更好的性能。有趣的是，省略日期特征比包含日期特征（2.32 vs. 2.42）得到的RMSE稍微低一些。...正如我们前面发现的，日期特征与目标变量的相关性很低，并且可能对模型没有太大帮助。 部分代码展示 由于代码太多，只展示部分，获取全部见文末： ? ?
例如，假设现有10万个数据样本，其中 1 万行数据的梯度较大，那么算法就会选择这 1万行梯度最大的样本+x% 从剩余 9 万行中随机抽取的结果。...二、分类变量处理 我们知道，XGBoost算法在进行模型训练时要先对分类变量进行数值化预处理，通常是用 LabelEncoding 或 OneHotEncoding方法。...因此，我们可以简单总结得到LightGBM、CatBoost与XGBoost对比差异： LightBoost与XGBoost 1、拥有更高的训练效率和精度； 2、防止过拟合。...由于LightGBM采用的是梯度单边采样技术，因此比XGBoost拥有更高的训练效率和防止过拟合能力。 CatBoost与XGBoost 1、训练时间更短，不需要对分类变量进行预处理。...通过Fashion MNIST图像分类（分类）、预测纽约出租车的票价（回归）训练结果表明：从训练时间和结果准确度上，三者排名：LightGBM>CatBoost>XGBoost ?
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