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如何为xgboost实施增量培训?

问题是由于列车数据大小,我的列车数据无法放入RAM.所以我需要一种方法,首先在整列火车数据集上构建一棵树,计算残差构建另一棵树等等(如渐变提升树那样).显然,如果我调用model = xgb.train(param, batch_dtrain, 2)一些循环 - 它将无济于事,因为在这种情况下它只是为每个批次重建整个模型.

python machine-learning xgboost

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Julia:使用 Compose 模块进行仿射变换

是否可以使用Compose.jl通过矩阵转换图像(如下所示)?如果是这样,你能提供一个简单的例子吗?

我知道方法中的rotation关键字参数Compose.context,但我想知道一般仿射变换是否有类似的东西。谢谢!

剪切变换

julia

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