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Nov 23, 2020
Jul 17, 2019
Dec 4, 2018
Dec 4, 2018
Dec 4, 2018
Dec 4, 2018
Dec 4, 2018

README.md

LightGBM 中文文档

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势:

  • 速度和内存使用的优化
    • 减少分割增益的计算量
    • 通过直方图的相减来进行进一步的加速
    • 减少内存的使用 减少并行学习的通信代价
  • 稀疏优化
  • 准确率的优化
    • Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略
    • 类别特征值的最优分割
  • 网络通信的优化
  • 并行学习的优化
    • 特征并行
    • 数据并行
    • 投票并行
  • GPU 支持可处理大规模数据

更多有关 LightGBM 特性的详情, 请参阅: LightGBM 特性.

文档地址

项目负责人

项目贡献者

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Docker

docker pull apachecn0/lightgbm-doc-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/lightgbm-doc-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档

PYPI

pip install lightgbm-doc-zh
lightgbm-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档

NPM

npm install -g lightgbm-doc-zh
lightgbm-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档

贡献指南

为了使项目更加便于维护,我们将文档格式全部转换成了 Markdown,同时更换了页面生成器。后续维护工作将完全在 Markdown 上进行。

小部分格式仍然存在问题,主要是链接和表格。需要大家帮忙找到,并提 PullRequest 来修复。

建议反馈

组织学习交流群

机器学习交流群: 629470233 (2000人)

大数据交流群: 214293307 (2000人)

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