高效学习--BOST学习技巧组合

最新推荐文章于 2025-11-23 11:59:01 发布
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前言

     一直在寻找高效的学习方法，正好碰到了东尼-伯赞的一本《博赞学习术》，看完之后突然有种想深究的感觉。所以借这篇博客向大家简介一下。博赞学习术称为“高校学习者的瑞士军刀”，将思维导图、快速阅读和超级记忆术三种学习技巧结合为一体，轻松记忆学过的内容、更加实用有效的记笔记，并以惊人的速度高效阅读，形成了一套科学高效的学习体系。本篇博客小编会结合自己的经验进行介绍。方法可能还有些欠缺，欢迎大家一起交流！


内容

      我们之前都用过三遍读书法，即第一遍略读，第二遍精读，第三遍复习，结合这本书我对每一环节都加了点东西 。

    

      第一遍----略读

      首先，第一遍略读的时候要分为两个步骤，第一个步骤是总览，方法和当我们去图

最低0.47元/天 解锁文章
(九)XGBoost的原理、具体实例、代码实现
user_28608的博客
10-10 9825
XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting ，简称XGB，是GBDT算法的一种变种，是一种监督算法；它是boost算法的一种，也属于集成算法，是一种伸缩性强、便捷的可并行构建模型的Gradient Boosting算法。其高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中。并取得了不错的成绩。它可用于分类，回归，排序问题。
boost库学习之路
qq_35581213的博客
08-30 941
boost库使用介绍安装步骤测试智能指针scoped_ptrscoped_arrayshared_ptrshared_arrayweak_ptr进程之间的通信 介绍 Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发引擎之一。 Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。Boost由于其对跨平台的强调，对标准C++的强调，与编写平台无关。 安装 步骤 1.下载 https
[Boost系列] Boost学习
zhenjing的专栏
06-01 3084
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[BOST] 博赞有机的学习技巧
weixin_30491641的博客
07-09 298
博赞有机的学习技巧 BOST分为两大主要策略:准备和应用 BOST:准备 主要包括: 浏览、时间与任务量、5分钟思维导图练习、提问与确定目标。 浏览 在开始工作的时候先浏览一下要学习的教材是很重要的，阅读期间要快速、随意一页一页的跳着看在读书时要注意框架、难度、的比例。 时间与任务量 在你坐下看书时一定要先掌握阅读的时间和要阅读的数目，这样的话会让你在阅读的时候潜在任务很轻松肯定能完成。 5分钟...
boost学习
xcw_1987的博客
12-22 504
boost源码剖析之：泛型指针类any之海纳百川(rev#2) 转载于 http://blog.youkuaiyun.com/pongba/article/details/82811#0-tsina-1-74160-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1
[BOST] 用思维导图和BOST彻底变革你的学习
weixin_30587927的博客
07-11 150
如何为教科书制作思维导图 内容一:准备 浏览:创作思维导图的中央图像（10分钟） 确定阅读的时间及其总量目标(5分钟） 把该学科有关的只使用思维导图画下来（10分钟） 确立目标并用思维导图画下来（5分钟） 内容二:应用 总览:添加思维导图的主要分支 预习:第一和第二层次 精读:补充思维导图的细节信息 复习:完成思维导图 快速阅读:好的方法是先看一下书的封面、封底和目录，使用一个导引物多次浏览...
19、使用 Windows PowerShell 进行 Active Directory 管理
最新发布
iii12的专栏
11-23 27
本文介绍了如何使用 Windows PowerShell 进行 Active Directory 的管理和自动化操作，涵盖用户帐户的创建、启用、密码设置及批量导入等常见任务。通过结合 Import-Csv 和 AD cmdlet 实现高效批量处理，并演示了站点、域控制器和组织单位的高级管理操作。同时提供了课程回顾问题与实践练习，帮助读者掌握 135 个 AD PowerShell cmdlet 的实际应用，提升运维效率。
学习boost（一）
shinco的专栏
04-18 2198
这些文章，是从网络上摘录整理的，如有侵犯你的版权，请来信通知我删除。   1.       初探Boost Boost是一个C++库。由于其制作精良，很有可能会成为继STL后的又一个C++标准库。当然对于一般C++程序员来说，B
一个特别好的boost学习资料
ksperfect的专栏
05-12 667
 http://zh.highscore.de/cpp/boost/
深入实践boost读书笔记2
troylee1234的博客
09-17 389
秘籍38：boost::mutex表示互斥量，使用boost::lock_guard对象(它是一个RAII类)实现对互斥量的管理，构造函数lock(),析构函数unlock(),boost::recursive_mutex可以从单个线程中多次锁定互斥量，但是其运行速度慢，通常代表不良设计，所以一般不用。 秘籍39：boost::atomic提供系统原子操作的包装类，并为它们提供统一的、可移植性的
XGBoost模型详解
weixin_44852067的博客
04-24 2万+
1.什么是XGBoost？   GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t−1t-1t−1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。XGBoost对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。 2.XGBoost的核心原理 2.1 如何构造目标函数？   对于一个给定有 nnn 个样本和
机器学习---xgboost算法
weixin_43961909的博客
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问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。成和剪枝分别对应了经验风险最小化和结构风险最小化， XGBoost的决策树生成是结构风险最小。式（1.1）称为经验风险最小化，训练得到的模型复杂度较高。出结果， 是模型的输出结果；等式右边第⼀部分是模型的训练误差，第⼆部分是正则化项，这里。其中，F是假设空间，假设空间是在已知属性和属性可能取值的情况下，对所有可能满足目标的情。最小化，结构风险最小化的模型往往对训练数据以及未知的测试数据都有较好的预测。的正则化项是K棵树的正则化项相加而来的。
XGBoost算法介绍
Silence的博客
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XGBoost算法介绍一、简介二、基本原理三、目标函数新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 一、简介   XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)又叫极度梯度提升树，是boosting
XGBoost详解（原理篇）
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XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器（个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法）。Note：关于Boosting算法详见博文集成学习详解_tt丫的博客-优快云博客XGBoost是一种提升树模型，即它将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。其中所用到的树模型则是CART回归树模型。
图解机器学习 | XGBOOST模型详解
weixin_42907150的博客
02-07 2万+
在前面，我们使用ft(x)f_t(x)ft(x)代表一颗树，在本小节，我们重新定义一下树：我们通过叶子结点中的分数向量和将实例映射到叶子结点的索引映射函数来定义树：（有点儿抽象，具体请看下图）www代表树中叶子结点的权重qqq代表的是树的结构从上图可以看出，共有3个叶子结点，第一个叶子结点的权重为+1，第二个叶子结点的权重为0.1，第三个叶子结点的权重为-1；其中，小男孩属于第1个叶子结点，老奶奶属于第3个叶子结点。通过下面的式子定义树的复杂程度（定义并不是唯一的）Tw_j。
xgboost
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Xgboost 概念内容介绍来自七月在线头条号： xgboost一直在竞赛江湖里被传为神器，比如时不时某个kaggle/天池比赛中，某人用xgboost于千军万马中斩获冠军。 RF和GBDT是工业界大爱的模型，Xgboost 是大杀器包裹，Kaggle各种Top排行榜曾一度呈现Xgboost一统江湖的局面，另外某次滴滴比赛第一名的改进也少不了Xgboost的功劳”。 1 决策树 举个例子...
天池龙珠计划寒假训练营学习笔记：利用XGBoost进行分析的完整流程
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天池龙珠计划寒假训练营学习笔记：利用XGBoost进行分析的完整步骤 工具：天池NoteBook 训练数据10.9MB 训练数据下载链接：https://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/DSW/7XGBoost/train.csv 声明： 本文主要内容来源于天池龙珠计划寒假训练营教材，部分内容有修改。 原文地址： 添加链接描述 1、XGBoost 的优缺点： 1.1 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost
一文搞懂 XGBoost，从原理到实践去深入理解 XGBoost
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
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XGBoost 作为一种强大的机器学习算法，凭借其高效、灵活、准确的特性，在数据挖掘和机器学习领域得到了广泛应用。通过本文对 XGBoost 原理的讲解、案例的演示以及参数调优的介绍，相信大家对 XGBoost 有了更深入的理解。在实际应用中，要根据具体问题和数据特点，合理调整 XGBoost 的参数，充分发挥其优势。同时，不断学习和尝试新的技巧，进一步提升模型性能。机器学习是一个充满挑战与机遇的领域，XGBoost 只是其中的一把利器，希望大家能够熟练掌握，在数据科学的道路上不断探索前行。
【机器学习】XGBoost
Dong_ZH的博客
02-20 1万+
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)极度梯度提升树，属于集成学习中的boosting框架算法。对于提升树，简单说就是一个模型表现不好，继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。本质思想与GBDT一致，构建多个基学习器使用加法模型，学习前面基学习器的结果与真实值的偏差，通过多个学习器的学习，不断降低模型值和实际值的差。最终模型的预测结果是由所有基学习器预测结果的加和。
buck boost buck-bost对比
04-01
### Buck电路与Boost电路的区别 Buck电路是一种直流-直流转换器，用于降低电压并保持电流不变。它通过控制开关元件（通常是MOSFET）的占空比来实现电压调节[^1]。当开关关闭时，输入电源向负载供电；而当开关闭合时，储存在电感中的能量继续为负载提供电力。 相比之下，Boost电路的功能正好相反——它是用来提升电压的同时减少电流的一种方式。同样依赖于电感能量存储机制，在此过程中，当开关断开时，输入电压直接作用到电感上充电；而在闭合期间，则由先前储存的能量加上原始输入共同形成更高的输出电压。 两者的主要区别在于它们如何处理输入和输出的关系： | 特性 | Buck Circuit | Boost Circuit | |--------------|----------------------------------|----------------------------------| | **功能** | 降压 | 升压 | | **效率因素** | 更适合高功率应用 | 对低功耗设备更有效 | | **典型应用场景** | 笔记本电脑适配器、手机充电器 | LED驱动、太阳能电池板最大功率跟踪 | ### Buck-Boost电路的特点及其应用场景 Buck-Boost 变换器可以被视作是上述两种拓扑结构的一个组合版本，既能够执行降压操作也能完成升压任务，并且具有改变极性的能力[^2]。这意味着无论输入条件怎样变化，只要设计得当，该装置总能维持稳定的输出水平。 这种类型的转换器特别适用于那些需要灵活适应不同输入范围或者要求反相输出场合下的电子系统之中。例如： - 太阳能微逆变器：由于光伏面板产生的电量会随光照强度波动很大，因此采用 buck-boost 技术可以帮助稳定电网连接端口处所接收到来自多个小型独立发电单元贡献出来的整体电力供应。 - USB-C PD (Power Delivery): 这种协议允许各种各样的便携式电子产品之间互相快速充放电过程里涉及到频繁切换工作模式的情况之下仍然保证兼容性和安全性。 ```python def calculate_buck_output(v_in, duty_cycle): """计算Buck电路的输出电压""" v_out = v_in * duty_cycle return round(v_out, 2) def calculate_boost_output(v_in, duty_cycle): """计算Boost电路的输出电压""" v_out = v_in / (1 - duty_cycle) return round(v_out, 2) # 示例参数 v_input = 10 # 输入电压(V) duty = 0.5 # 开关占空比 print(f"Buck 输出电压: {calculate_buck_output(v_input, duty)} V") print(f"Boost 输出电压: {calculate_boost_output(v_input, duty)} V") ```
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