lightgbm：light gradient boosting machine，是乙個實現gbdt (gradient boosting decision tree)演算法的框架，支援高效率的並行訓練，並且具有以下優點：
● 更快的訓練速度
● 更低的記憶體消耗
● 更好的準確率
● 分布式支援，可以快速處理海量資料
lightgbm的教程，參見lightgbm 中文文件。
此處的具體實現
參考文獻
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競賽筆記（3）
這是一道典型的貪心題目，用最少的反導系統攔截最多的飛彈。先使用第一套反導系統，從a陣列一路讀取下去，遇到比它大的就增加一套反導系統，並將後續的飛彈讀入到兩套反導系統中的其中乙個，因為此時已經有兩套反導系統，一路迴圈繼續讀取下去，如果遇到飛彈高度兩套反導系統都無法攔截的，那就再加一套，如此一直持續下去...
挑戰程式設計競賽（3）
給定整數a1，a2，an，判斷是否可以從中選出若干數，使他們的和恰好為k。1 n 20 1e8 ai 1e8 1e8 k 1e8 樣例1input 4 1 2 4 7 13 output yes 13 2 4 7 樣例2input 4 1 2 4 7 15 output no dfs include...
資料競賽技巧
線上結果加權 通過每個模型的線上成績進行加權,線上分數高的權重就高,線上成績相對低的權重就低,最終將加權的結果作為最終的結果 需保證所有的結果的 權重之和為1 data.groupby col id nunique data.groupby col day min data.groupby col ...