kaggle上的数据发表论文

kaggle上的数据发表论文

kaggle比赛含金量很高。

许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。Featured类的比赛为解决商业问题而设立，是Kaggle平台最主要的竞赛类型，奖金高竞争激烈，有金银铜牌奖励，对参赛选手的能力有一定的要求，同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名，对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。

kaggle在学界的认可度很高

得益于Kaggle的海量数据集和开放性，它还成为了一个非常棒的教学实践平台，吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。

此外，众多国际大型和重要学术组织、机构，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上举办或多次支持（公开数据集）了不同类型的竞赛，帮助他们自己或合作方解决棘手的科研问题。

所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景。简历中如果有这样一份为“准东家”定制的Kaggle项目经历，定能提升梦校、大厂Offer的命中率。

可以，现在的学术界已经没有像以前学术界那么严肃了，只要是有用的数据，都是可以用来做学术研究的。发表学术论文只是一个学术成果的展示，他不包含研究过程。只要你不发表什么敏感话题、对社会有害的内容，一般都是没有什么太大的问题（其实杂志社也不会收这些文章），相关发表方面有疑问的可以私聊我。

Kaggle美数模发表论文

美国是当前申请留学的大热门国家，计算机专业也是受到当前很多学生欢迎和青睐的，那么美国本科申请计算机竞赛推荐有哪些？接下来就跟着我一起来看看吧！

1、美国计算机奥赛

USA Computing Olympiad(USACO)

难度：5.0

含金量：5.0

USACO初次举办于1992年，其官网是美国一个著名在线题库，更是美国中学生的官方竞赛网站，开设目的是为每年夏季举办的国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)选拔美国队队员。USACO适合国内高一高二在读学生，高三学生也可以参加12月的第一场比赛，如果实力突出，可以在12月中，RD常规申请前获得白金级奖项，不失为申请前最后一波强势的背景提升机会。

2、谷歌全球编程挑战赛

Google Code Jam

难度：5.0

含金量：5.0

Code Code Jam始于2003年，每年所有参赛者在经过4轮线上比赛后，将会诞生25位达人参加不同地点举办的全球总决赛，竞争现金大奖及奖杯。Code Jam凭借全球平台和独特的互动式PK赛制，已经迅速成为全球信息学爱好者最热衷参与的世界级编程大赛之一。

Code Jam凭借Google的全球平台及独特的PK赛制已成为世界级编程大赛之一，NOIP/IOI等竞赛大神竞相参与，4轮线上1轮总决赛，16周岁+即可参与，不限语言，角逐大奖。

3、亚太与太平洋地区信息学奥林匹克竞赛

Asia-Pacific Informatics Olympiad(APIO)

难度：5.0

含金量：5.0

亚洲与太平洋地区信息学奥赛于2007年创建，该竞赛为区域性的网上准同步赛，是亚洲和太平洋地区每年一次的国际性赛事，旨在给青少年提供更多的赛事机会，推动亚太地区的信息学奥林匹克的发展。

APIO每年5月举行，由不同的国家轮流主办。APIO中国赛区由中国计算机学会举办，设立A、B两组参赛队。其中A组根据APIO的规定每个国家选手不超过100名，且选手编写的程序将上传至主办地统一进行评测，成绩排在中国队前6名的选手作为该参赛队的正式选手进行成绩统计;而B组为中国区另行设立，无人数限制，且成绩不会被送至APIO主办地进行测评。A、B组选手成绩以CCF NOI科学委员会的评测结果为准，所有参赛者都将获得由CCF颁发的证书，其中金牌为参赛选手的10%，银牌为20%，铜牌为30%。

4、Kaggle大数据竞赛

Kaggle Competitions

难度：5.0

含金量：5.0

Kaggle是一个全球知名的数据科学竞赛在线平台，由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，后由google收购。Kaggle一开始以Data Mining起家，为的是可以快速高效的解决最棘手的问题。大部分的竞赛均由企业或研究者发布，将数据、问题和期望指标同步更新，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案。

对问题发布者来说，他可以方便地筛选出最有成效的方案，而对参与者来说，不仅是考验自己能力，更能获得一次实战经验。Kaggle竞赛平台类似于一对多的项目众包平台，直接的在公司和人才供需之间搭建了一座桥梁，避免了传统入职测试中的以学历何工作经历做初步筛选的弊端。个人的Kaggle Profile会显示所有参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等，基本就等同于一张实力证书。如果未来是Data Science的方向，想要提升自己实力背景的话，以Kaggle在领域内的知名度，是绝对不能错过机会。

5、苹果 Swift 学生挑战赛

Swift Student Challenge

难度：5.0

含金量：5.0

苹果Swift学生挑战赛是苹果面向全球13岁以上学生举办的免费编程大赛，旨在表彰和激励对编程感兴趣的青少年，参赛选手每人提交一份Swift playground创建的互动场景，通过3分钟的演示来展示创意与技术。竞赛中脱颖而出的优胜者不仅可以展示自己的编程实力，还能获得主题夹克和胸针,更重要的是能获得与苹果工程师一对一交流的机会，这对我程者来说是一次难得的学习机会。

6、TopCoder竞赛

TopCoder

难度：5.0

含金量：5.0

Topcoder是一个知名的在线编程大赛平台，由Jack Hughes在2001年4月创立，后被Appirio和Wipro相继收购。Topcoder起初为大学学生举办SRM(每场时长1.5小时的算法竞赛)，后来平台在Topcoder挑战的基础上开始举办Topcoder公开赛。TCO由Topcoder中最有威望的成员设计，TCO包含多项比赛：算法，设计，程序开发，F2F(最速完成)，马拉松和每一场比赛所对应的答辩环节。

7、Codeforces

难度：5.0

含金量：5.0

Codeforces是一个提供在线评测系统的俄罗斯网站，由一群来自俄罗斯萨拉托夫国立大学的程序员创建并维护。它最初是为那些对于解决问题和参加竞赛感兴趣的学生而设立。Codeforces对于会员的注册没有任何要求，任何对编程感兴趣的人都可以注册成为会员参加比赛。很多大学都推荐计算机学生使用Codeforces来辅助学习。

CMU的计算机教授Daniel Sleator认为在计算机学习编程时竞赛是必要的，因为在参赛的同时学生能够学到如何将传统的算法进行调整来适应实际问题，学生能够加深对于算法概念的理解。他自己在课堂上就采用Codeforces的题目来作为范例指导学生。

8、国际大学生程序设计竞赛ICPC

International Collegiate Programming Contest

难度：5.0

含金量：5.0

国际大学生程序设计竞赛是一项旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力的年度竞赛。经过30多年的发展，国际大学生程序设计竞赛已经发展成为最具影响力的大学生计算机竞赛。

ICPC的特点在于其为3人团队作战且题量大，每队需要5小时内完成8道题目，甚至更多。除此之外，一支队伍有3名队员却只有1台电脑，使得时间显得更为紧张。因此除了扎实的编程能力，良好的团队协作和心理素质同样是获胜的关键。

9、微软“创新杯”全球学生科技大赛

Imagine Cup

难度：5.0

含金量：5.0

Imagine Cup竞赛内容包括软件设计和游戏设计。选手们通过使用Microsoft工具和技术创建软件应用程序来解决当今世界面临的最棘手问题。官方将会把他们的想法开发，测试并构建到可以改变世界的应用程序中。游戏设计中，选手们需要创造一个展示Imagine Cup主题的新游戏。

10、全国青少年信息学奥林匹克竞赛

National Olympiad in Informatics(NOIP/NOI)

难度：5.0

含金量：4.5

全国青少年信息学奥林匹克竞赛于1984年由计算机学会创办。现如今NOI已成为国内包括港澳在内的省级代表队最高水平的大赛，旨在向中学生普及更多计算机科学知识;给学校的信息技术教育课程提供动力和新的思路;给那些有才华的学生提供相互交流和学习的机会;通过竞赛和相关的活动培养和选拔优秀计算机人才。NOI竞赛及相关活动遵循开放性原则，任何有条件和兴趣的学校和个人，都可以在业余时间自愿参加。每年经各省选拔产生5名选手(其中一名是女选手)，由中国计算机学会在计算机普及较好的城市组织进行比赛。这一竞赛记个人成绩，同时记团体总分。且NOI期间，举办同步夏令营和NOI网上同步赛，给那些程序设计爱好者和高手提供机会。为增加竞赛的竞争性、对抗性和趣味性以及可视化，NOI组织进行团体对抗赛，团体对抗赛实质上是程序对抗赛，其成绩纳入总分计算。成绩前50名的正式选手，作为中国国家集训队，不仅可以获得清华北大的保送资格，还将有机会参与IOI国际信息学奥赛。

11、丘成桐中学科学奖(计算机)

Shing-Tung Yau High School Science Award (Computer Science)

难度：4.5

含金量：4.5

丘成桐中学科学奖，简称丘奖，是由著名数学家丘成桐先生于2008年为全球华人中学生设立。原先仅数学一类奖项，历经十余年的发展，已拥有数学、物理、化学、生物、计算机和经济金融模型六大类学科竞赛。其理念为倡导中学生的创新思维和团队合作能力，以团体研究报告的形式参与，激发和提升中学生对科学研究的兴趣。

每组参赛队需在比赛时提交研究题目和大纲，然后进行独立研究并在最终提交研究报告。前期将经过至少三轮的论文评审，通过后才有资格进去决赛。进决赛的学生需要经过来自国际顶尖高校包括美、英、法等国在内的20多位世界一流的教授组成的评审团的评定，并进行英文答辩。这对国内的中学生是个巨大的挑战和锻炼，不仅有对学术的要求，更需要对英语能力提出更高的要求，才可能流利地进行答辩。

12、美国高中计算机竞赛

American Computer Science League(ACSL)

难度：4.0

含金量：4.0

美国计算机联盟ACSL，每年都会为全世界(主要是美国)的初中生和高中生举办计算机比赛，至今已经有近40年的历史。ACSL是团体赛，有简答题和编程题两个部分。竞赛需要由指导老师报名，一个学校可以报名参加一个或多个组别的比赛，但每个参赛者只能参加一个组别的比赛。以学校为单位参赛，需要由指导老师报名。一个学校可以报名参加一个或多个组别的比赛，但每个参赛者只能参加一个组别的比赛。

申请美本的孩子可以通过高含金量的竞赛提升逻辑思维，锻炼思辨能力，培养学术思维，训练团队精神和领导能力。同时，通过参加竞赛，孩子还能与全球不同国家和地区的同龄人进行交流，接触不同文化，拓展视野。

当代大学生可以参加各种各样的国际级国家级省级比赛，如下图。

很多情况下学校都会根据每个学院的情况，在相应的比赛到来的时候发相应的参赛文件，的时候认真的查看文件进行考虑是否参加就可以了。

不仅如此，大学生还可以以个人或者团队形式参加，当然更多的是团队形式，很多时候在社会中企业更加需要懂得合作的人才，自己可以提前向学长学姐提问，积累经验，同时找到自己的团队，磨合彼此之间的交流，熟悉彼此，这在比赛中可以有很大的帮助。

（一）创新创业类

1，中国“互联网+”大学生创新创业大赛

时间:每年4月-10月

主办单位:教育部、中嗅统战部、中唤网络安金和信息任委员会办公室、国家发展和改革委、工业和信息化部、人力资源社会保障部、农业农忖部、中国科学院、中国工程院、国家知识产权局、国务院扶贫矸发领导小组办公室、共青团中唤利地方省级人民政府。

2，“创青春”全国大学生创业大赛

时间:每年4月-11月

主办单位:共寄团中吨、教育部、人力资源社会保障局、中国科协、国学联和地方省级人民政府。

3，“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛

时间:每年31月-10月

主办单位:共青团映、国科协、教育部、中国社会科学院、国学联。

4，全国财经院校创新创业大赛

时间:每年61月-11月

主办单位:科技部、财政部、教育部、中映网信办、国工联。

5，“创青春”中国青年创业大赛

时间:每年5月-10月

主办单位:共箭团中映,中央网信办、工业和信息化部、人力资源社会保障部、农村农业部、商务部、国务院扶贫小和地方各省人民政府。

6，全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛

时间:每年11月-次年8月

主办单位:教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会

（二）专业技能类

1，全球大学生国际经贸商务专题竞赛时间:3月-9月

2，OCALE全国跨境电商创新创业能力大赛时间: 9月-12月

3，”一带一路”跨境电商创新创业大赛时间: 9月-12月

4，“亿学杯”全国商务英语实践技能大赛时间: 2月-12月

5，全国大学生市场调查与分析大赛时间: 11月—次年4月

6，全国Office高级应用挑战赛时间: 11月-12月

（三）商赛

1，世界银行案例大赛推荐理曲: 100多个国家年轻人参与,评委乘自世界500强企业，比赛的优胜者能够在国际国币基金组织&世界银行年会上展示想活。获得沃顺商学院专业的创业加速器支持和与国际发展,学术界和私营部门的一些最高编决策都各地青年领袖交流的宝贵机会。

主办方:世界银行和实夕法尼亚沃顿商学院,斯克林商业伦理研究中心启动

时间: 1月大赛同期:5个月

2，北京大学光华管理学院公益案例分析大赛维蒋理由:优秀案例圾告将入选北京大学管理案例研究中心，表现好的话,申请光华管理学院社会公益管理硕业有优势。

主办方:北京大学光华管理学院启动

时间: 1月大赛周似: 4个月

1、全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛

全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛是由教育部高等教育司主办、唯一由高等教育司办公室主抓的全国大学生学科竞赛， 为教育部确定的全国十大大学生学科竞赛之一，也是全国高校影响力最大的大学生科创竞赛之一。

该竞赛充分体现了“节能减排、绿色能源”的主题，紧密围绕国家能源与环境政策，紧密结合国家重大需求，在教育部的直接领导和广大高校的积极协作下，起点高、规模大、精品多，覆盖面广，是一项具有导向性、示范性和群众性的全国大学生竞赛，得到了各省教育厅、各高校的高度重视。

2、“挑战杯”系列竞赛

挑战杯是由共青团中央、中国科协、教育部、全国学联和地方省级政府共同主办，国内著名大学承办、新闻媒体联合发起的一项具有导向性、示范性和群众性的全国竞赛活动。

“挑战杯”系列竞赛被誉为中国大学生科技创新创业的“奥林匹克”盛会，是目前国内大学生最关注最热门的全国性竞赛，也是全国最具代表性、权威性、示范性、导向性的大学生竞赛。

挑战杯分为“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛和“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛两种竞赛，这两类竞赛会交叉轮流举办。

3、全国大学生英语竞赛

全国大学生英语竞赛是高等学校大学外语教学指导委员会和高等学校大学外语教学研究会组织的全国唯一一个考查大学生英语综合能力的竞赛活动。

本竞赛旨在配合教育部高等教育教学水平评估工作，贯彻落实教育部关于大学英语教学改革和考试改革精神，激发广大学生学习英语的兴趣，促进大学生英语水平的全面提高，选拔并奖励大学英语学习成绩优秀的大学生。

4、全国大学生数学建模竞赛

全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。

比赛时间是每年的9月上旬左右，比赛地点在各个高校。比赛时间全国统一的，不可以与老师交流，可以在互联网查阅资料。

5、中国“互联网+”大学生创业创新大赛

中国“互联网+”大学生创新创业大赛，由教育部与政府、各高校共同主办。大赛旨在深化高等教育综合改革，激发大学生的创造力，培养造就“大众创业、万众创新”的主力军。

推动赛事成果转化，促进“互联网+”新业态形成，服务经济提质增效升级；以创新引领创业、创业带动就业，推动高校毕业生更高质量创业就业。

kaggle发表论文

前言： xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解，仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结，后续会基于Python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。 相关文献资料： Xgboost Slides XGBoost中文版原理介绍 原始论文XGBoost: A Scalable Tree Boosting System XGBoost Parameters (official guide) 精彩博文： XGBoost浅入浅出——wepon xgboost: 速度快效果好的boosting模型 Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 一、xgboost基本原理介绍 1.提升方法是一种非常有效的机器学习方法，在前几篇笔记中介绍了提升树与GBDT基本原理，xgboost（eXtreme Gradient Boosting）可以说是提升方法的完全加强版本。xgboost算法在各大比赛中展现了强大的威力，引用原论文中的一段描述： The impact of the system has been widely recognized in a number of machine learning and data mining challenges. Take the challenges hosted by the machine learning competition site Kaggle for example. Among the 29 challenge winning solutions published at Kaggle’s blog during 2015, 17 solutions used XGBoost. Among these solutions, eight solely used XGBoost to train the model,while most others combined XGBoost with neural nets in ensembles. For comparison, the second most popular method,deep neural nets, was used in 11 solutions. The success of the system was also witnessed in KDDCup 2015, where XGBoost was used by every winning team in the top-10.Moreover, the winning teams reported that ensemble methods outperform a well-configured XGBoost by only a small amount. 2.Regression Tree and Ensemble (What are we Learning，得到学习目标) （1）.Regression Tree (CART)回归树 （2）.Regression Tree Ensemble 回归树集成 在上面的例子中，我们用两棵树来进行预测。我们对于每个样本的预测结果就是每棵树预测分数的和。 （3）.Objective for Tree Ensemble 得到学习目标函数 这里是构造一个目标函数，然后我们要做的就是去尝试优化这个目标函数。读到这里，感觉与gbdt好像没有什么区别，确实如此，不过在后面就能看到他们的不同了（构造（学习）模型参数）。 3.Gradient Boosting (How do we Learn，如何学习) （1）.So How do we Learn? 目标函数： （2）.Additive Training（3）.Taylor Expansion Approximation of Loss 泰勒近似展开把平方损失函数的一二次项带入原目标函数，你会发现与之前那张ppt的损失函数是一致的 （4）.Our New Goal 得到新的学习目标函数 从这里就可以看出xgboost的特点了，目标函数保留了泰勒展开的二次项。 （5）.Refine the definition of tree 重新定义每棵树（6）.Define the Complexity of Tree 树的复杂度项从图中可以看出，xgboost算法中对树的复杂度项增加了一个L2正则化项，针对每个叶结点的得分增加L2平滑，目的也是为了避免过拟合。 （7）.Revisit the Objectives （8）.The Structure Score 这个score你可以理解成类似于信息增益的一个指标，在切分点查找算法中用到。 （9）切分点查找算法（贪心算法） 上图中G都是各自区域内的gi总和，此外，作者针对算法设计对特征进行了排序，有兴趣的可以阅读原始论文，这里不做详解。二、xgboost特点（与gbdt对比） 说明一下：这部分内容参考了知乎上的一个问答—机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？，答主是wepon大神，根据他的总结我自己做了一理解和补充。 1.传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 —可以通过booster [default=gbtree]设置参数:gbtree: tree-based models/gblinear: linear models 2.传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。 —对损失函数做了改进（泰勒展开，一阶信息g和二阶信息h,上一章节有做介绍） 3.xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性 —正则化包括了两个部分，都是为了防止过拟合，剪枝是都有的，叶子结点输出L2平滑是新增的。 4.shrinkage and column subsampling —还是为了防止过拟合，论文2.3节有介绍，这里答主已概括的非常到位 （1）shrinkage缩减类似于学习速率，在每一步tree boosting之后增加了一个参数n（权重），通过这种方式来减小每棵树的影响力，给后面的树提供空间去优化模型。 （2）column subsampling列(特征)抽样，说是从随机森林那边学习来的，防止过拟合的效果比传统的行抽样还好（行抽样功能也有），并且有利于后面提到的并行化处理算法。 5.split finding algorithms(划分点查找算法)：—理解的还不够透彻，需要进一步学习 （1）exact greedy algorithm—贪心算法获取最优切分点 （2）approximate algorithm— 近似算法，提出了候选分割点概念，先通过直方图算法获得候选分割点的分布情况，然后根据候选分割点将连续的特征信息映射到不同的buckets中，并统计汇总信息。详细见论文3.3节 （3）Weighted Quantile Sketch—分布式加权直方图算法，论文3.4节 这里的算法（2）、（3）是为了解决数据无法一次载入内存或者在分布式情况下算法（1）效率低的问题，以下引用的还是wepon大神的总结： 可并行的近似直方图算法。树节点在进行分裂时，我们需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。 6.对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。 —稀疏感知算法，论文3.4节，Algorithm 3: Sparsity-aware Split Finding 7.Built-in Cross-Validation（内置交叉验证) XGBoost allows user to run a cross-validation at each iteration of the boosting process and thus it is easy to get the exact optimum number of boosting iterations in a single run. This is unlike GBM where we have to run a grid-search and only a limited values can be tested. 8.continue on Existing Model（接着已有模型学习） User can start training an XGBoost model from its last iteration of previous run. This can be of significant advantage in certain specific applications. GBM implementation of sklearn also has this feature so they are even on this point. 9.High Flexibility（高灵活性） **XGBoost allow users to define custom optimization objectives and evaluation criteria. This adds a whole new dimension to the model and there is no limit to what we can do.** 10.并行化处理 —系统设计模块,块结构设计等 xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。 此外xgboost还设计了高速缓存压缩感知算法，这是系统设计模块的效率提升。 当梯度统计不适合于处理器高速缓存和高速缓存丢失时，会大大减慢切分点查找算法的速度。 （1）针对 exact greedy algorithm采用缓存感知预取算法 （2）针对 approximate algorithms选择合适的块大小 我觉得关于xgboost并行化设计仅仅从论文PPT博客上学习是远远不够的，有时间还要从代码层面去学习分布式 xgboost的设计理念。 三、xgboost参数详解 官方参数介绍看这里： Parameters (official guide) General Parameters（常规参数） 1.booster [default=gbtree]：选择基分类器，gbtree: tree-based models/gblinear: linear models 2.silent [default=0]:设置成1则没有运行信息输出，最好是设置为0. 3.nthread [default to maximum number of threads available if not set]：线程数 Booster Parameters（模型参数） 1.eta [default=0.3]:shrinkage参数，用于更新叶子节点权重时，乘以该系数，避免步长过大。参数值越大，越可能无法收敛。把学习率 eta 设置的小一些，小学习率可以使得后面的学习更加仔细。 2.min_child_weight [default=1]:这个参数默认是 1，是每个叶子里面 h 的和至少是多少，对正负样本不均衡时的 0-1 分类而言，假设 h 在 0.01 附近，min_child_weight 为 1 意味着叶子节点中最少需要包含 100 个样本。这个参数非常影响结果，控制叶子节点中二阶导的和的最小值，该参数值越小，越容易 overfitting。 3.max_depth [default=6]: 每颗树的最大深度，树高越深，越容易过拟合。 4.max_leaf_nodes:最大叶结点数，与max_depth作用有点重合。 5.gamma [default=0]：后剪枝时，用于控制是否后剪枝的参数。 6.max_delta_step [default=0]：这个参数在更新步骤中起作用，如果取0表示没有约束，如果取正值则使得更新步骤更加保守。可以防止做太大的更新步子，使更新更加平缓。 7.subsample [default=1]：样本随机采样，较低的值使得算法更加保守，防止过拟合，但是太小的值也会造成欠拟合。 8.colsample_bytree [default=1]：列采样，对每棵树的生成用的特征进行列采样.一般设置为： 0.5-1 9.lambda [default=1]：控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。 10.alpha [default=0]:控制模型复杂程度的权重值的 L1 正则项参数，参数值越大，模型越不容易过拟合。 11.scale_pos_weight [default=1]：如果取值大于0的话，在类别样本不平衡的情况下有助于快速收敛。 Learning Task Parameters（学习任务参数） 1.objective [default=reg:linear]：定义最小化损失函数类型，常用参数： binary:logistic –logistic regression for binary classification, returns predicted probability (not class) multi:softmax –multiclass classification using the softmax objective, returns predicted class (not probabilities) you also need to set an additional num_class (number of classes) parameter defining the number of unique classes multi:softprob –same as softmax, but returns predicted probability of each data point belonging to each class. 2.eval_metric [ default according to objective ]： The metric to be used for validation data. The default values are rmse for regression and error for classification. Typical values are: rmse – root mean square error mae – mean absolute error logloss – negative log-likelihood error – Binary classification error rate (0.5 threshold) merror – Multiclass classification error rate mlogloss – Multiclass logloss auc: Area under the curve 3.seed [default=0]： The random number seed. 随机种子，用于产生可复现的结果 Can be used for generating reproducible results and also for parameter tuning. 注意: Python sklearn style参数名会有所变化 eta –> learning_rate lambda –> reg_lambda alpha –> reg_alpha 四、实战 官方样例： XGBoost Python API Reference (official guide) XGBoost Demo Codes (xgboost GitHub repository) xgboost参数设置代码示例：

可以，现在的学术界已经没有像以前学术界那么严肃了，只要是有用的数据，都是可以用来做学术研究的。发表学术论文只是一个学术成果的展示，他不包含研究过程。只要你不发表什么敏感话题、对社会有害的内容，一般都是没有什么太大的问题（其实杂志社也不会收这些文章），相关发表方面有疑问的可以私聊我。

不建议，CV算法是模式识别和机器学习的关键技术，也可以用来自动处理大量数据，但有时候和人工决策还是不能完全取代。因此，即使使用CV算法，也依然需要人工审查，以确保准确、及时的劝退决定。

万方数据上的论文发表

网站上写了文章就一定被收录吗，怎么样写文章可以快速的被百度能够收录，最终被用户看到呢

可以。 是可以将自己的毕业论文发表的万方上去的，只不过得看别人是否接受投刊。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

发表在ieee上的论文数据

IEEE的文章大体分为3类，letter,magazine,journal/transaction.IEEE letter:属于快报形式，一般发表最新的研究成果，文章要求短小，理论推导要求不高。IEEE Magazine：这才是属于杂志类，一般要求用文字和图表来表述些最新研究成果，不允许有过多的公式推导。IEEE Jour/Trans：这两个属于同一类，期刊杂志，但两者面向的读者和表达方式上略有不同。两者都需要有很大的创新点，和比较详细的公式推导。Trans：具体到一个相对较细的专业方向上，如IEEE Trans. Sign.Proc.。而jour：面向的读者群却更加广泛，如IEEE J-SAC，所以jour需要对背景知识有更加全面的介绍。虽然jour没有trans的专注度高，但是其理论深度的要求也很高，而且其影响因子往往远远高于Trans.procedding和transaction的区别1、proceeding一般是指CONFERENCE的会议录一般只需要作者SUBMIT ABSTRACT 或者EXTENDED ABSTRACT长度比较短2、JOURNAL的PAPER就要求作者SUBMIT研究成果的全文IEEE 的TRANSACTION是在IEEE的JOURNAL基础上筛选征集的，理论上说是水平更高一层的了。

进入IEEE，然后搜索论文每条论文题目的右下方可以下载pdf论文，从而可以看全文。