Редактирование: XGBoost

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 53: Строка 53:
 
'''Системные функции'''
 
'''Системные функции'''
  
Библиотека предоставляет систему для использования в различных вычислительных средах:
+
Библиотека предоставляет систему для использования в различных вычислительных средах, не в последнюю очередь:
  
 
* Параллелизация построения дерева с использованием всех ваших ядер процессора во время обучения.
 
* Параллелизация построения дерева с использованием всех ваших ядер процессора во время обучения.
 
* Распределенные вычисления для обучения очень крупных моделей с использованием кластера машин.
 
* Распределенные вычисления для обучения очень крупных моделей с использованием кластера машин.
* Вычисления для очень больших наборов данных, которые не вписываются в память.
+
* Внекорпоративные вычисления для очень больших наборов данных, которые не вписываются в память.
 
* Кэш Оптимизация структуры данных и алгоритма для наилучшего использования аппаратного обеспечения.
 
* Кэш Оптимизация структуры данных и алгоритма для наилучшего использования аппаратного обеспечения.
  
Строка 64: Строка 64:
 
Реализация алгоритма была разработана для эффективности вычислительных ресурсов времени и памяти. Цель проекта заключалась в том, чтобы наилучшим образом использовать имеющиеся ресурсы для обучения модели. Некоторые ключевые функции реализации алгоритма включают:
 
Реализация алгоритма была разработана для эффективности вычислительных ресурсов времени и памяти. Цель проекта заключалась в том, чтобы наилучшим образом использовать имеющиеся ресурсы для обучения модели. Некоторые ключевые функции реализации алгоритма включают:
  
* Различные стратегии обработки пропущенных данных.
+
* Редкая реализация Aware с автоматической обработкой отсутствующих значений данных.
* Блочная структура для поддержки распараллеливания обучения деревьев.
+
* Блочная структура для поддержки распараллеливания конструкции дерева.
* Продолжение обучения для дообучения на новых данных.
+
* Продолжение обучения, чтобы вы могли еще больше повысить уже установленную модель для новых данных.
  
 
==Основные параметры==
 
==Основные параметры==

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: