副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子 a4089f601/p9_1.jpg) Bootstrapping ### 2. AdaBoost和GBDT算法 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## AdaBoost算法 AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强），其自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本 _{m}) $ ### 3. XGBoost 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 3. XGBoost XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。XGBoost 和 GBDT 两者都是 boosting

the selected.mirror_mirror_x" error X" #include #include <xgboost c_api.h=""> ERL_NIF_TERM xgboost_build_info(ErlNifEnv* env, int argc, const ERL_NIF_TERM argv[]) { char out[1024]; {"xgboost_build_info", 0, xgboost_build_info} }; // Initialize the NIF module ERL_NIF_INIT(Elixir.XGBoost.NIF, nif_func, NULL, NULL, NULL, NULL)xgboost> defmodule XGBoost.NIF do load_nif("./libxgboost", 0) end # Elixir function that interfaces with the C++ NIF def xgboost_build_info do raise "NIF not loaded" end end ![Image](/uploads/documents/d/6

数据总线 总控模块 策略模块 ## 智能特征工程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA ## AI信号生成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 ## Rust 全栈应用实践 - 行情、与API接入 ## Rust 进程间通信 XSHM 1. 低延迟高吞吐的一写多读消息队列 2. 基于共享内存，全用户态，零拷贝(配合 数据总线 总控模块 策略模块 ## 智能特征工程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA ## AI信号生成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 ## Rust 全栈应用实践 - 行情、与API接入 ![Image](/uploads/documents/f/6/e/f/f6efdf27d4686d34e 总控模块 数据总线 策略模块 ## 智能特征工程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA ## AI信号生成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 ## Rust 全栈应用实践 - 模型训练与在线预测 ![Image](/uploads/documents/f/6/e/f/f6efdf27d4686d34e

with Amazon SageMaker XGBoost and Hyperparameter Tuning https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/hyperparameter_tuning/xgboost_direct_marketing/hpo_xgboost_direct_marketing_sagemaker_APIs maker_APIs.ipynb ## dmfc XGBoost ## PyConChina 2019 ## AWS机器学习、人工智能服务 ## 人工智能服务 视觉  语言 聊天机器人 语音 Rekognition Image

NVIDIA NVLink®) NVIDIA RAPIDS $ ^{™} $ 22.12.0 (For x86, only these libraries are included: cudf, xgboost, rmm, cuml, and cugraph.) Apex rdma-core 36.0 NVIDIA HPC-X 2.13 OpenMPI 4.1.4+ GDRCopy 2.3 $ ^{®} $ ) NVIDIA RAPIDS $ ^{™} $ 22.10.01 (For x86, only these libraries are included: cudf, xgboost, rmm, cuml, and cugraph.) Apex rdma-core 36.0 NVIDIA HPC-X 2.13 OpenMPI 4.1.4+ GDRCopy 2.3 NVLink $ ^{®} $ ) NVIDIA RAPIDS $ ^{™} $ 22.10 (For x86, only these libraries are included: cudf, xgboost, rmm, cuml, and cugraph.) Apex rdma-core 36.0 NVIDIA HPC-X 2.12.2tp1 OpenMPI 4.1.4+ GDRCopy

130000|项目T| |121|项目U|2033-09-01|130000|131000|项目U| |<ecel>|||||| ## 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 XGBoost v2.0 深度学习模型 DNN+RNN ### v2.0+ 效果持续优化 特征建设 |项目名称|项目负责人|项目时间|预算金额（万元）|实际支出（万元）|备注| |---|---|---|---|---|---| |119|项目S|2033-07-0|||| ### v1.0 - 初版模型系统概览 ## A+ • 房源特征 ✓静态特征 ✓时序特征 • 特征处理 ✓特征提取 ✓特征组合 ✓离散化 模型预测 ✓XGBoost 分数映射 √房源质量分数 ## 房源特征 基本属性29维 经纪人9维 性价比9维 市场12维 客源17维 Q 业主14维 一套房源能否成交同很多因素相关 6大方向设计了90维特征 引入新上房源，会严重干扰模型 时序数据特征爆炸 ✗ 时序特征进行特征提取，得到的特征数量庞大 随着迭代的进行，新加入特征边际效应递减，但是成本高 ## 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 XGBoost v2.0 深度学习模型 DNN+RNN ### v2.0+ 效果持续优化 特征建设 |项目名称|项目负责人|项目时间|预算金额（万元）|实际支出（万元）|备注| |---|---|---|---|---|---|

c5/p5_2.jpg) dmlc XGBoost clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0) clf.fit(data, labels) predictions = clf.predict_proba(data) clf = xgboost.XGBClassifier(n_estimators=100

47e/p36_6.jpg) AutoML Tables By Google Big Query XGBoost Pipeline By Google D Technical guide A template Kubeflow pipeline for using XGBoost model training and prediction. Automated feature engineering

etc. ## · 模型发展历程 ✓ 树模型：Random Forest、XGBoost ✓ 小规模DNN：MLP、小规模的Wide & Deep ✓ 大规模离散DNN：大规模的Wide & Deep、DeepFM、DCN ## 树模型 1. Random Forest 2. XGBoost ## 大规模离散DNN ## 小规模DNN 1. MLP 2. 少量特征空间的Wide

工程师提供一体化的研发工作环境 • 为 AI 对于硬件资源需求提供弹性伸缩 • 为 AI 模型在生产环境中部署及运行提供保障 ## AI 模型实现工具及其框架举例 不同的框架和工具都有其优点长处。 dmlc XGBoost mxnet TensorFlow BVLC / caffe ![Image](/uploads/documents/6/9/d/b/69dbb7cfe1d387756b14ee6a7e7fbdb1/p50_1 ## AI 工具及其研发框架的整合 算法生成（通过UI或代码编辑） UI 算法运行 参数配置 算法运行 环境监控 算法管理 AI tools & Framework: XGBoost, TensorFlow, Caffe ... Operating System ## 模型训练资源池管理 • AI 模型训练会耗费巨大的资源并且长时间占用 - 多个用户在模型训练时需要通过队列的方式来解决资源短缺问题