白话机器学习算法理论+实战番外篇之LightGBM

1. 写在前面

如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：

监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等
无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等

我前面已经尝试用最白话的语言完成了一个白话机器学习算法理论+实战系列，这个系列已经基本包含了上面这些算法的原理和基本使用。但是，如果仅仅是会用这些算法可是不够的，我们也得跟着时代的步伐前进，近几年，有很多大佬又在上面的某些算法上加以改进，发明了更加厉害的算法，而这些算法才是当今时代解决问题的主流，所以我们学习的一个方式就是掌握传统，而又得紧跟时代。

所以，后面考虑加上当前流行的一些主流机器学习算法，既当复习，又当提升。由于不想和传统的机器学习算法混合起来，故称之为番外，也是传统机器学习算法的延伸，同样是尽量白话，同样是丰富实战，但会夹杂数学的身影，毕竟后面的很多算法如果没有了数学就仿佛失去了灵魂，无法活灵活现。所以机器学习算法的故事还没有完，我们还得继续走着。

学习算法的过程，获得的不应该只有算法理论，还应该有乐趣和解决实际问题的能力！

今天又带来了一个在数据竞赛中刷分夺冠的必备神兵利器叫做LightGBM， 2017年由微软提出，是GBDT模型的另一个进化版本，主要用于解决GBDT在海量数据中遇到的问题，以便更好更快的用于工业实践中。从 LightGBM 名字我们可以看出其是轻量级（Light）的梯度提升机器（GBM），所以面对大规模数据集，它依然非常淡定，跑起来更加轻盈。

谈到竞赛中的神器，我们难免又想到了xgboost，同是神器，既然有了一个xgboost，为啥还要出个Lightgbm呢？所谓既生瑜何生亮，难道Lightgbm相对于xgboost会有什么优势吗？那是当然， LightGBM在xgboost的基础上进行了很多的优化，可以看成是XGBoost的升级加强版，它延续了xgboost的那一套集成学习的方式，但是它更加关注模型的训练速度，相对于xgboost，具有训练速度快和内存占用率低的特点。对于Lightgbm，重点就是两个字：要快，快，还是快！基于这些优势，lightGBM现在不管是在工业界和竞赛界，都混的越来越风生水起，名头大震，那么LightGBM到底是如何做到更快的训练速度和更低的内存使用的呢？在xgboost上做出了哪些优化策略呢？ LightGBM和xgboost到底有何不同呢？ LightGBM又是如何来解决实际问题的呢？下面就拿好板凳，听我娓娓道来吧

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1. 写在前面

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