可扩展性设计架构模式——分层架构

在现代软件开发中，构建可扩展的系统通常涉及到采用分层架构的设计理念。这种设计允许开发人员独立地修改和升级各个层次，同时保持系统的稳定性和可用性。在这里，我们将从底层原理和源代码层面上详细解释可扩展性设

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系

文章目录 Boosting算法 GBDT算法 GBDT的优点 GBDT的局限性 XGBoost算法 XGBoost的并行

XGBoost和LightGBM

XGBoost和LightGBM是当前机器学习中两种非常流行的集成方法，均属于**梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）**的改进版本。它们在处理大规模数据集和高维特征

推荐系统GBDT,Xgboost,Lightgbm入门原理简介

Facebook于2014年推出了GBDT+LR组合模型的广告推荐系统，简单来说就是利用GBDT自动进行特征筛选和组合，生成新的离散型特征向量，再利用LR模型预测CTR。 因此本章将讲述一下GBDT以

GBDT与XGBoost与LightGBM

XGBoost XGBoost GBDT算法原理梳理 - 杨航锋的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59434537 XGBoost、GBDT超详细推导 -

LightGBM和XGboost的对比

2017年初，微软开源了新的机器学习框架LightGBM，以GBDT为基础，据说在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/6 中文文档：h

Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解

Spark 任务与 Spark Streaming 任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark 主要处理静态的大数据集，而 Spark Streaming 处理的是实时流数据。这些差异体现在任

GBDT-Xgboost-LightGBM的区别

GBDT-Xgboost-LightGBM的区别 GBDT-Xgboost的区别： 1、分类器的区别 传统GBDT以Cart树作为分类器； Xgboost还支持线性分类器，这个时候Xgboost相

lightgbm与xgboost的区别是什么？

内存更小 XGBoost 使用预排序后需要记录特征值及其对应样本的统计值的索引，而 LightGBM 使用了直方图算法将特征值转变为 bin 值，且不需要记录特征到样本的索引，极大的减少了内存消耗；

查理芒格思维模型 —— 费马帕斯卡系统

前言 查理元思维模型最早的提倡者，他说这样的好晶体，至少能数出一百个，它们都来自「重要学科的重要结论」 查理芒格提 在《穷查理宝典》中提到了有100多个思维模型， 他尤其强调了： 数学：复利原理

Xgboost和lightgbm的区别

这是数据应用学院8/4 Live：数据科学家常用工具XGBoost与LightGBM大比拼，性能与结构的笔记。 https://www.youtube.com/watch?v=dOwKbwQ97tI

Hive执行 报错：FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask

项目场景： HiveOnSpark环境下执行hive脚本，报错。 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据

常见的架构模式 简介

以下是软件开发中常见的架构模式（Architecture Patterns），涵盖了不同场景和需求的设计方案。每种架构模式适用于特定的应用场景，根据项目的规模、复杂性和需求，可以单独使用或结合多种模式

Multi-head Attention机制简介和使用示例

Multi-head Attention 是深度学习模型（尤其是 Transformer）中的关键机制，用于在句子序列的不同位置之间建立关系。理解 Multi-head Attention 的底层原理

Hadoop启动NameNode报错ERROR: Cannot set priority of namenode process 2639

项目场景：         Hadoop启动NameNode报错：：ERROR: Cannot set priority of namenode process    问题描述：