用c++模板写的图算法，包括广搜、深搜、最小生成树算法（prim、kruskal）、单源最短路径（bellman-ford、dijkstra）、拓扑排序，prim、dijkstra算法使用优先级队列实现
2021-09-23 18:07:31
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9.4由决策树提取分类规则
决策树分类方法有它的优点，但是也有一定的局限性，比如，利用算法生成的决策树的规模会因为训练数据集的巨大而变得过大使得难以理解，可读性差。如果直接从决策树中提取出IF－THEN规则，建立基于规则的分类器，与决策树分类器相比，IF－THEN规则可能更容易理解，特别是当决策树分支非常大时也一样 。
2021-09-21 22:19:51
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渐变光机
LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点：
训练速度更快，效率更高。
降低内存使用率。
更好的准确性。
支持并行和GPU学习。
能够处理大规模数据。
有关更多详细信息，请参阅。
受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。
在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM可通过使用多台机器进行特定设置的训练来实现线性加速。
入门和文档
我们的主要文档位于并从该存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM，请按照站点上进行。
接下来，您可能需要阅读：
显示常见任务命令行用法的。
LightGBM支持的和算法。
是您可以进行的自定义的详尽列表。
和可以加快计算速度。
是有关超参数的详细指南。
为LightGBM超参数（）提供自动调整。
贡献者文档：
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查阅《 。
新闻
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一些重要的更新日志可在“页面上找到。
外部（非官方）存储库
Optun
2021-09-04 16:56:17
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