LightGBM 中文文檔
LightGBM 是一個梯度 boosting 框架, 使用基于學習算法的決策樹.
它是分布式的, 高效的, 裝逼的, 它具有以下優勢:
- 速度和內存使用的優化
- 減少分割增益的計算量
- 通過直方圖的相減來進行進一步的加速
- 減少內存的使用
減少并行學習的通信代價
- 稀疏優化
- 準確率的優化
- Leaf-wise (Best-first) 的決策樹生長策略
- 類別特征值的最優分割
- 網絡通信的優化
- 并行學習的優化
- 特征并行
- 數據并行
- 投票并行
- GPU 支持可處理大規模數據
更多有關 LightGBM 特性的詳情, 請參閱: LightGBM 特性.
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貢獻指南
為了使項目更加便于維護,我們將文檔格式全部轉換成了 Markdown,同時更換了頁面生成器。后續維護工作將完全在 Markdown 上進行。
小部分格式仍然存在問題,主要是鏈接和表格。需要大家幫忙找到,并提 PullRequest 來修復。
建議反饋
- 聯系項目負責人 @那伊抹微笑.
- 在我們的 apachecn/lightgbm-doc-zh github 上提 issue.
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- 在我們的 組織學習交流群 中聯系群主/管理員即可.
組織學習交流群
機器學習交流群: 629470233 (2000人)
大數據交流群: 214293307 (2000人)
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