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Catboost-MNIST notebook。

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简介：
MNIST 和 Catboost 模型已成功保存，并进行了预测，相关详细信息可查阅博客文章：https://blog..net/lly1122334/article/details/104407869。

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  • CatBoost手册.pdf
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    《CatBoost手册》是一份全面介绍CatBoost算法及其应用的指南，适合数据科学家和机器学习工程师阅读，帮助读者掌握高效建模技巧。 关于CatBoost原论文的使用建议：为了方便自己以及大家使用，网络上可以找到相关资料，但可能并非随时都能轻松获取到。如有涉及侵权，请联系删除。
     
  • CatBoost入门指南.ipynb
    优质
    本指南以互动式Jupyter notebook形式介绍CatBoost库的基础知识与使用方法，帮助初学者快速掌握其核心功能和实践应用。 本段落介绍了使用某机器学习库的过程，包括简介、安装步骤、初次尝试运行代码、数据可视化方法以及如何绘制决策树。此外还讲述了寻找最优模型的方法和利用GPU加速计算的技巧。
     
  • 在 Jupyter Notebook 中构建多层感知器以识别 MNIST 手写字体
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    本项目介绍如何使用Jupyter Notebook搭建一个多层感知器模型，通过训练该神经网络实现对MNIST数据集中的手写数字进行准确分类和识别。 文件：Python代码内容：使用Anaconda+Keras框架，在Jupyter Notebook环境中构建多层感知器模型以识别MNIST数据集中的手写数字。该代码经过测试可以正常运行，同学们可以直接下载并尝试。 MNIST数据集（Mixed National Institute of Standards and Technology database）是由美国国家标准与技术研究院收集整理的一个大型手写数字数据库，包括6万个训练样本和1万个测试样本。由于其规模适中且图像为单色，该数据集非常适合深度学习初学者用来练习模型构建、训练以及预测。 多年来，MNIST数据集在机器学习、计算机视觉、人工智能及深度学习领域被广泛用作评估算法性能的标准之一，在众多学术论文和会议报告中均有提及。实际上，它已成为许多研究者测试新算法时的首选数据集。有人戏称：“如果一个模型在MNIST上表现不佳，则该模型可能完全不可行；而若其在MNIST上的效果良好，并不意味着这个模型在其他数据集中也会有同样优异的表现。”
     
  • XGBoost、LightGBM和Catboost的对比分析
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    本文章深入探讨并比较了XGBoost、LightGBM和Catboost三大主流梯度增强框架的技术特点与性能表现，旨在帮助读者理解各自的优势及适用场景。 本段落主要参考了《Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost》一文，但结果与原文章存在差异。 1. 对比标准 1.1 数据集 分类：Fashion MNIST（包含60000条数据和784个特征） 回归：NYC Taxi fares（包括60000条数据和7个特征） 大规模数据集：NYC Taxi fares（含2百万条数据和7个特征） 1.2 规则 略 1.3 版本 略 2. 结果 2.1 准确率 略 2.2 训练时间和预测时间 略 2.3 可解释性 2.3.1 特征重要性 略 2.3.2 SHAP值 略 2.3.3 可视化二叉树 略 3. 总结 略 4. 代码参考文献 略
     
  • GBDT实现比较：XGBoost、LightGBM、Catboost分析.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook深入对比了三种流行的GBDT框架——XGBoost、LightGBM和CatBoost，在性能、速度及功能上的差异，提供详细的代码示例与实验结果。 GBDT实现：XGBoost、LightGBM、Catboost对比参考一篇在Kaggle上发布的内容。该文章详细比较了三种流行的梯度提升框架之间的差异，并提供了实用的指导建议，帮助读者选择最适合其需求的算法。
     
  • 手语MNIST(sign-mnist).zip
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    手语MNIST（sign-mnist）数据集包含25000个手势图像样本，用于识别美国手语中的24个字母和数字。每个样本均为28x28像素灰度图。该数据集适用于手语识别模型的训练与测试。 该数据集是从Kaggle平台下载的，并介绍了手语MNIST。它遵循与经典MNIST相同的CSV格式，在单行内包含标签和像素值。美国手语字母手势数据库代表了一个多类问题，有24个类别（不包括需要动作的手势J和Z）。每个训练案例和测试用例表示一个从0到25的标签，这对应于A至Z之间的映射关系（由于手势运动的原因，9=J或25=Z不存在）。 数据集格式与经典MNIST非常相似。训练数据包含约27,455个案例，而测试数据则有大约7172个案例，这两者的规模大致为标准MNIST的一半大小。图像的标题行包括“pixel1”，“pixel2”等标签一直到“pixel784”，这表示一个单个的28x28像素图像，并且灰度值范围在0-255之间。 原始的手势数据是由多个用户在不同背景下重复手势得到的数据集。
     
  • 清华镜像源下安装NGboost、XGboost和Catboost
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    本教程详细介绍了在清华大学开源软件镜像站环境下，如何高效地安装并配置NGboost、XGboost以及Catboost这三个流行的机器学习库。适合希望利用国内优质资源进行数据科学项目开发的学习者参考使用。 使用清华镜像源安装 NGboost, XGBoost 和 Catboost： ``` pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ngboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 在数据竞赛中常用的预测模型包括 LGB（LightGBM）、XGBoost 和人工神经网络 (ANN)。其中，由于比赛中的数据量越来越大，为了获得较高的预测精度同时减少内存占用，可以考虑使用 LightGBM 模型。
     
  • R语言中CatBoost的离线源码安装
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    本篇文章将详细介绍如何在R语言环境中进行CatBoost库的离线源码安装。内容涵盖必要的环境配置、源码下载及编译步骤，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师更灵活地使用该算法库。 **R语言catboost离线安装源码详解** CatBoost是一款由Yandex开发的高效、开源机器学习库，在处理分类和回归问题上表现出色。它支持多种编程接口，包括Python、R和Java，方便不同背景用户使用。本段落将详细介绍如何在R环境中通过源码进行离线安装CatBoost。 了解为何需要离线安装：在网络受限或需隔离环境工作时，离线安装成为必要选择。通常情况下可通过CRAN或GitHub在线获取并安装CatBoost，但考虑到下载速度问题，直接从分享的压缩包文件中快速获得源码则为用户提供了一种替代方案。 离线安装步骤如下： 1. **下载源码**：你需要先下载catboost源代码压缩包，并确保已将其解压至本地目录。 2. **检查环境配置**：在开始安装前，需确认R环境中已经正确设置了所需依赖项。CatBoost使用时需要C++编译器支持（如GCC或Clang），并且还需要`Rcpp`和`RCppArmadillo`这两个包以提供高效接口和支持线性代数操作。 3. **构建源码**：进入解压后的目录，找到包含的“R”子文件夹。在命令行中输入以下指令来编译并安装： - 对于Linux或MacOS用户，使用如下命令进行安装： ``` R CMD INSTALL --build . ``` - Windows系统下可能需要借助Rtools工具执行类似操作。 4. **安装R包**：完成构建后会生成一个`.tar.gz`格式的文件。在R环境中利用`install.packages()`函数来加载该文件，例如： ```r install.packages(pathtoyourcattedboost_x.x.x.tar.gz, repos = NULL, type = source) ``` 请将路径替换为实际安装包的位置。 5. **验证安装**：通过在R环境中输入`library(catboost)`来加载CatBoost库，并使用`?catboost`查看帮助文档，以确认成功完成安装过程。 离线源码编译与安装需要一定的技术背景知识。掌握这些技能将使你在处理复杂项目时更加得心应手。
     
  • 安装IPython Notebook
    优质
    简介：IPython Notebook是一种交互式的数据分析和计算环境，支持代码、文本、数学公式等多种内容。本教程将指导用户如何安装并使用这个强大的工具进行高效编程与协作。 安装IPython Notebook的详细步骤如下： 1. 确保已经安装了Python环境。 2. 打开命令行工具（Windows用户使用cmd或PowerShell；MacOS和Linux用户可以打开终端）。 3. 使用pip命令来安装Jupyter，运行`pip install notebook`。 4. 安装完成后，在命令行中输入`jupyter notebook`启动IPython Notebook服务。 5. 在浏览器地址栏会自动显示默认的URL，请直接访问该网址即可开始使用。 以上步骤可以帮助您成功地在本地计算机上安装和配置IPython Notebook环境。
     
  • XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码
    优质
    本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。