xgboost 0.47

win10 xgboost 64位系统，解压安进行安装。。。。。。。。。。。

Windows先编译好的XGboost，Python，目前已经在win7 64位上安装成功，自己编译，亲测没有问题

xgboost windows 64位安装包 已经经过VS编译，可直接到python-package 文件夹下执行 python setup.py install 命令即可 Note: python

Student-Retention-Model-with-XGBoost

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System -- Tianqi Chen

pocket_crf_0.47.tar自然语言处理包包 ,凡是做自然语言的那个不知道CRF处理的呢?所以这个资源的时必须哈。我爱自然语言处理哈

'''内置建模方式 1.xgb.train训练方式 2.DMatrix数据形态,不是DataFrame ''' import numpy as np import scipy.sparse impor

内置建模方式的特点 1.交叉验证 2.添加预处理的交叉验证 3.自定义损失函数与评估准则 4.只用前n棵树预测 #内置建模方式:交叉验证与高级功能 #添加预处理的交叉验证,自定义损失函数和评估准则,

Boosting boosting一句话理解:三个臭皮匠,顶个诸葛亮。 在计算机学习理论里,强可学习和弱可学习是等价的。 弱可学习模型转化为强可学习模型方法:前向分布加法模型。 最简单前向分布加法模型

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包