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星期三, 5月 29, 2019

LightGBM explained系列——Histogram-based algorithm是什麼?

之前有介紹

LightGBM, Light Gradient Boosting Machine

演算法如何使用,那天我突然覺得會使用machine learning的package固然很厲害,但有些時候還是要有一個尋根的心態,所以想帶給大家一個新的系列:
Lightgbm explained系列

如果想更了解LightGBM,可以看我的LightGBM explained系列文


這次是介紹一下,LightGBM在決定best split point所用的演算法 "Histogram-based algorithm"
中文名稱翻作"直方圖優化演算法"

星期二, 5月 28, 2019

說唱與戲曲表演藝術系列:世界各民族樂器與演奏表現 張士能老師

這學期有幸能在學校再修習一門通識課,自己的想法是都最後一學期了,能學一點和傳統說唱與戲曲表演相關的主題也是種陶冶心靈。此堂課是由很多戲劇界、相聲界……表演界的前輩來進行演講(演出),這系列也算是我的一點小小課堂心得(幫助大家度過GMAT人生的忙碌)。

世界各民族樂器與演奏表現
張士能老師


星期二, 5月 14, 2019

說唱與戲曲表演藝術系列:中國傳統詩詞新唱 張士能老師

這學期有幸能在學校再修習一門通識課,自己的想法是都最後一學期了,能學一點和傳統說唱與戲曲表演相關的主題也是種陶冶心靈。此堂課是由很多戲劇界、相聲界……表演界的前輩來進行演講(演出),這系列也算是我的一點小小課堂心得(幫助大家度過GMAT人生的忙碌)。

最近學期末快到了,大四的課提前在五月底就會結束,而其他的課程通常都會上到六月底。換句話說,畢業證書應該也是七月多才會拿到。上周末是母親節,我記得前兩年學校都會有免費幫忙寄明信片感謝母親的特別活動,那時覺得寫了蠻有意義的,今年卻沒有了,但我知道我媽如果收到兒子的明信片會多開心,那些用來存放小時候卡片的餅乾鐵盒,於是決定動手寫了一張圖文並茂的明信片。媽,母親節快樂!😊😊😊

中國傳統詩詞新唱
張士能老師


星期二, 5月 07, 2019

說唱與戲曲表演藝術系列:不俗及仙骨,多情即佛心——進入傳統說唱與戲曲的天地 楊振良教授

這學期有幸能在學校再修習一門通識課,自己的想法是都最後一學期了,能學一點和傳統說唱與戲曲表演相關的主題也是種陶冶心靈。此堂課是由很多戲劇界、相聲界……表演界的前輩來進行演講(演出),這系列也算是我的一點小小課堂心得(幫助大家度過GMAT人生的忙碌)。

不俗及仙骨,多情即佛心——進入傳統說唱與戲曲的天地
楊振良教授

星期一, 4月 01, 2019

邀稿系列 藥學系的告白法(!

前情提要,
那天就想到是不是能請別人,來分享一下他們的想法!也就是開啟了這一個新的系列:"邀稿系列"。(這好像是粉久以前打的...)

最近重感冒,有點沒心力打新文章,但下一個應該是更新一下G的近況!大家期待一下哈哈


藥學系的告白法(!



相信各位都知道前幾年熱度很紅的各系告白法(多半是男方向女生告白,網址:https://www.dcard.tw/f/talk/p/143706)

然而,在眾多學系中,就是沒有看到藥學系的身影

身為一個立志將藥學教育與知識結合到日常生活的藥學生,我認為應該要有個專屬藥學系學生的告白法。剛好,最近看到賽先生(主打生醫化學相關小物的店)的化學結構項鍊,正好給我了這個靈感:



星期三, 3月 27, 2019

最後的學期,不想留空白的心情。——Mar 26 手札

最近有一種開學後也開始變得忙碌許多的感覺,這學期大概充斥著跟大學裡各個年齡層的人溝通/交流/對話(?)的反思與探討。

我後來發現一件事:全部都是循環啊!!!


放鬆放鬆,吃東西是最快樂的!

星期一, 12月 31, 2018

2018回顧 :33

回顧這充滿驚奇的2018年,很多獲得,也很多後悔...
看看我也發了46篇文,2019也要努力帶給自己以及其他人impact,加油可以der!

純粹覺得拍得很像IG專業照的一張:O

星期日, 12月 30, 2018

LightGBM + GridSearchCV 調整參數(調參)feat. Categorical Data處理

其實這篇認真只是想整理給自己看的:SS
先說因為最近在參加一些KAGGLE比賽,看看各位大大們都是用lgb或是xgb來跑,認真研究了一下,整理一下結論,文章出爐啦!!!

如果想更了解LightGBM,可以看我的LightGBM explained系列文


LightGBM(lgb)

https://github.com/Microsoft/LightGBM
準確率不變(與xgb差別不大)的狀況下,


  • 訓練效率更高更快
  • 適用處理大量資料
  • 支援並行學習(我可能要再研究一下)


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