1.lightgbm-gpu安装-踩坑现场
2.Lightiy代码如何运行怎么运行代码？
3.Apple M1的源码AI环境搭建
4.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库！
5.2020推荐系统大会(RecSys2020) 亮点
6.遇见神器！学习cufflinks：一款美不胜收的源码 Python 可视化工具包！

lightgbm-gpu安装-踩坑现场

       为了实现lightgbm的学习GPU支持，您需要准备一些必要的源码工具包并遵循特定的步骤。首先，学习源码生成类图您需要下载并安装cmake、源码boost和lightgbm。学习

       对于cmake，源码您可以从其官方网站下载最新版本。学习当您下载并安装了cmake后，源码请确保将boost库文件的学习路径进行适当的修改。

       接下来，源码使用git从github下载lightgbm源代码。学习在下载的源码文件夹中创建一个名为“build”的文件夹并进入，然后在该文件夹内创建一个空的CMakeList.txt文件。

       在命令行中，定位到“build”目录并运行以下命令进行配置和构建：

       cmake -A x -DUSE_GPU=1 -DBOOST_ROOT=D:/software_work_install/boost_1__0 -DBOOST_LIBRARYDIR=D:/software_work_install/boost_1__0/lib -DOpenCL_LIBRARY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v.0/lib/x/OpenCL.lib" -DOpenCL_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v.0/include" ..

       为了确保正确安装，参考链接提供了详细的cmake命令行安装指南以及安装SDK的步骤。执行上述命令后，您将看到“build”目录下生成了许多文件。

       接下来，通过执行命令“cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release”，在“build/x”目录下生成“Release”文件夹。然后，通过命令“cd ..”回到上一层目录，进入“python-package”文件夹并执行“python setup.py install –-precompile”以完成安装。

       请注意，尽管您可能已经成功安装了GPU版本的lightgbm，但您在Jupyter中使用自己的代码时仍可能遇到缺少GPU的错误。这可能与依赖库的兼容性问题有关。因此，尽管您尝试了多次安装，但为了节省时间，您可能决定暂时放弃安装GPU版本的包。

       除了使用git clone和pip安装方式外，还有另一种方法是直接使用pip进行安装。您可以使用以下命令行命令：

       pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--boost-root=D:/software_work_install/boost_1__0" --install-option="--boost-librarydir=D:/software_work_install/boost_1__0/lib" --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/"

       如果您选择使用cmake GUI进行安装，步骤类似，但操作方式有所不同。通过GUI界面配置和生成构建文件后，您可能会遇到与版本兼容性相关的问题。

       安装过程可能会涉及一些挑战，例如确保所有依赖包的兼容性。在尝试解决安装问题时，可能会遇到各种错误和警告。在安装过程中遇到问题时，查看错误日志文件（如CMakeError.log）可能会提供进一步的线索和解决方案。

       请确保在安装过程中遵循正确的psdqq空间源码步骤和注意事项，并在遇到问题时查阅相关文档或论坛以寻求帮助。安装lightgbm GPU支持的完整过程可能涉及多个步骤和调整，确保您的开发环境与所有依赖库兼容至关重要。

Lightiy代码如何运行怎么运行代码？

       LightGBM是一个基于决策树算法的机器学习框架，它的安装和运行主要有以下几个步骤：

       安装LightGBM库：你可以在官方文档中找到LightGBM的安装指南。安装的方法有多种，可以使用pip安装，也可以从源代码编译安装。

       准备数据集：准备好需要用来训练和测试模型的数据集。通常将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的性能。

       编写代码：使用Python等编程语言，编写LightGBM的代码。通常需要定义模型的超参数，读取训练和测试数据集，训练模型并测试模型的性能等。

       运行代码：在终端中运行代码，或使用集成开发环境（IDE）等工具运行代码。在终端中运行代码的方式是在命令行中输入代码所在文件的路径，例如：

       其中 train.py 是代码所在文件的名称。

       需要注意的是，运行LightGBM的代码需要一定的编程知识和机器学习知识，如果你刚刚开始学习机器学习，可以先学习一些基础知识再尝试运行代码。

Apple M1的AI环境搭建

       首先，搭建Apple M1的AI环境，Python3.9作为基础，考虑到M1的ARM架构，Anaconda不再适用，转而选择Miniforge3。必需的库有Tensorflow、xgboost、Lightgbm、Numpy、Pandas、Matplotlib和NGBoost等。由于是Python3.9，部分库可能无法正常使用。

       Homebrew，作为Mac的包管理工具，对于ARM架构的支持已经到位。如果有X版本的Homebrew，需先卸载，然后通过Homebrew的ARM版本进行安装。安装后，Homebrew会提示设置环境变量，推荐执行相应操作以确保环境配置。短线高手源码

       在bash shell下，记得source ~/.zprofile。对于X版本的Homebrew，虽然安装后未提示添加环境变量，但同样需要手动管理。

       为了优化软件源，可以考虑设置中科大源或清华大学源，如果需要更多选择，可以查看Homebrew的其他设置。对于cask，由于GitHub API访问限制，可能需要申请Api Token。

       接下来，下载并安装Miniforge3的arm版本，安装过程中会询问是否添加conda init到~/.zshrc。安装完成后，可以创建一个专为Tensorflow学习的虚拟环境。

       Tensorflow的安装方式有两种，一是默认安装，Apple已优化支持；二是通过environment.yml预先配置。在tf环境内，可以测试安装是否成功。

       对于Lightgbm，编译安装是较为可靠的方法，通过brew安装并设置编译环境。至于Numpy，通常会在Tensorflow安装时自动安装，其他库如Pandas、Matplotlib和NGBoost，可以通过conda或pip进行安装。

       注意，可能遇到的库问题，如OpenCV、Dlib等，需自行下载源码编译。在整个过程中，遇到问题时，Google搜索和官方文档是不可或缺的参考资源。

       最后，值得注意的是相关教程和指南，如TensorFlow-macos、Run xgboost on Mac、加速Mac上的TensorFlow性能等，这些都能提供具体步骤和帮助，确保在M1芯片Mac上顺利搭建AI环境。

推荐收藏! 个 Python 数据科学顶级库！

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       4. Scipy - 用于数学、科学和工程的开源 Python 模块，

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       8. LightGBM - 基于决策树的快速、高性能梯度提升 GB库，

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       . Hyperopt-sklearn - scikit-learn 中基于 Hyperopt 的模型选择，

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       . SMAC-3 - 基于顺序模型的算法配置，

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       . scikit-optimize - 用于减少非常昂贵且嘈杂的黑盒功能的 Scikit-Optimize，

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       . Nevergrad - 用于执行无梯度优化的 Python 工具箱，

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       . Optuna - 自动超参数优化软件框架，

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       数据可视化：

       . Apache Superset - 数据可视化和数据探索平台，

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       . Matplotlib - 在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化的综合库，

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       . Seaborn - 基于 matplotlib 的 Python 可视化库，提供高级界面进行吸引人的统计图形绘制，

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       . folium - 建立在 Python 数据处理能力之上并与 Leaflet.js 库地图能力结合的可视化库，

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       . Bqplot - Jupyter 的二维可视化系统，基于图形语法的构造，

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       . VisPy - 高性能的交互式 2D / 3D 数据可视化库，利用 OpenGL 库和现代图形处理单元 GPU 的计算能力显示大型数据集，

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       . PyQtgraph - 科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具，

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       . Bokeh - 现代 Web 浏览器中的交互式可视化库，提供优雅、简洁的构造，并在大型或流数据集上提供高性能的交互性，

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       . Altair - Python 的声明性统计可视化库，用于创建更简洁、更可理解的数据可视化，

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       解释与探索：

       . eli5 - 用于调试/检查机器学习分类器并解释其预测的库，

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       . LIME - 用于解释任何机器学习分类器预测的工具，

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       . SHAP - 基于博弈论的方法，用于解释任何机器学习模型的输出，

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       . YellowBrick - 可视化分析和诊断工具，用于辅助机器学习模型的选择，

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       . pandas-profiling - 从 pandas DataFrame 对象创建 HTML 分析报告的库，

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       技术交流群：

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       机器学习画图神器推荐，论文、博客事半功倍；模型可解释 AI (XAI) Python 框架盘点，6 个必备；prettytable - 可完美格式化输出的 Python 库；机器学习建模调参方法总结； 个机器学习最佳入门项目（附源代码）；精通 Python 装饰器的 个神操作；VS Code 神级插件推荐；Schedule 模块 - Python 周期任务神器；4 款数据自动化探索 Python 神器；数据模型整理，建议收藏；Python 编程起飞的 个神操作；深度学习、自然语言处理和计算机视觉顶级 Python 框架盘点；用户画像标签体系建设指南；机器学习模型验证 Python 包推荐；可视化大屏模板精选，拿走就用；Python 可视化大屏不足百行代码；Python 中的 7 种交叉验证方法详解；文章推荐更多，点个赞和爱心，更多精彩欢迎关注。

推荐系统大会(RecSys) 亮点

       RecSys是聚焦于推荐系统的学术会议，因推荐系统应用广泛，吸引了大量工业界朋友参与。RecSys原计划在巴西举办，因疫情改为线上。线上会议虽有不便，但为远在北京的我提供了便利。此次会议效果超出预期，以下分享从工程师角度发现的亮点。

       组织方式方面，组织方用心确保会议顺利进行，相关人员连续小时工作，会议组织亮点明显。

       此次会议，既有工业界的亮点，又有学术界的亮点。

       工业方向的亮点包括经过AB测试验证的方法和工程实现简单、能解决实际问题的方法。

       学术方向的亮点则包括新颖、前景广泛的方法，以及公开源代码或数据的方法。

       具体亮点包括：

       个人化意外推荐系统（PURS）：由NYU Stern School of Business博士生Pan Li与阿里巴巴合作提出，旨在解决推荐系统中的过滤泡沫问题，提供源代码。该方法优势包括：

       基于行为的亚马逊视频流行度排名：由Amazon Video的Applied Scientists Lakshmi Ramachandran介绍，旨在解决流行度排名中的冷启动问题，即新内容无法通过传统流行度排名获得良好曝光。作者利用内容文本信息、历史流行度和用户交互数据预测当前流行度，最终以预测的流行度进行排序。年龄特征对新内容给予较高分数。下图展示了年龄特征的影响。

       基于查询的物品到物品推荐：ESTY.COM电商网站的Senior Applied Scientist Moumita Bhattacharya介绍，旨在根据用户的搜索点击内容生成物品嵌入，利用Faiss返回与当前物品最相似的物品列表作为候选集，再用lightGBM进行排序。亮点是利用上下文进行个性化推荐，例如在万圣节期间推荐与红色帽子相关联的物品。

       基于反事实学习的推荐系统：华为诺亚方舟实验室的Principal Researcher Zhenhua Dong介绍一系列研究成果，提出Uniform Unbiased Data，通过在1%流量中随机展示内容，收集用户反馈，利用这些数据进行一系列研究和实验，包括利用1%流量产生的无偏数据提高指标表现，显著提升了推荐系统的性能。

       利用小规模标注数据优化物品到物品推荐：微软研究院研究员Tobias Schnabel提出利用小规模标注数据改进物品到物品推荐方法，并公开数据和源代码，证明了这种方法的有效性，为工业界提供了优化推荐系统的新思路。

       大型开放数据集用于Bandit算法：由本科生Yuta Saito展示的RL&Bandits方向工作，提供了两组通过Uniform Rank和Bernoliour Rank产生的服饰购物行为数据，用于评估不同Offline Policy Evaluation方法的效果，同时也可用于新政策的开发。该工作提供了高质量的开源代码，包含详细注释，为学术界和工业界提供了宝贵的资源。

       总结而言，线上RecSys体验效果良好，参与者准备充分，希望未来能看到更多具有创新性的亮点工作。这次会议证明了推荐系统研究的多样性与实用性，也为工业界和学术界提供了交流与合作的平台。

遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       近几年以来，Python 可视化库丰富多样，应用广泛。cufflinks 库作为新秀，以其简单易用、图形美观、代码量小的特色脱颖而出。只需一两行代码，就能生成精美的图表。以下是使用方法和示例。

       1.用法简单

       cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用，绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富，如 kind、title、xTitle、yTitle等。

       2.少量代码画出漂亮图形

       cufflinks 提供多种主题样式，包括 polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space 和 white。折线图、散点图、气泡图、子图、箱形图、直方图和 3D 图等均可轻松生成。

       3.丰富的绘图功能

       cufflinks 库功能丰富，更多细节和学习资源请访问 Github 链接：github.com/santosjorge/...

       以下是部分图表示例代码：

       折线图代码：df.iplot(kind='lines')

       散点图代码：df.iplot(kind='scatter')

       气泡图代码：df.iplot(kind='bubble')

       子图代码：df.iplot(kind='subplots')

       箱形图代码：df.iplot(kind='box')

       直方图代码：df.iplot(kind='hist')

       3D图代码：df.iplot(kind='3d')

       交流群

       加入 Python 学习交流群，微信：dkl。加群时请备注：方向+学校/公司+知乎。

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Win 环境下，LightGBM GPU 版本的安装

       在Win环境下，想要利用GPU提升LightGBM的训练速度，安装过程并非易事。LightGBM，微软开发的高效梯度提升框架，可与XGBoost比肩，尤其适用于大规模数据。由于其GPU版本的教程相对较少，本文基于官方指南和Stack Overflow上的解答，总结了安装步骤和注意事项。

       安装步骤

       1. 对于CPU版本，LightGBM的安装方法有三种，与Python包安装类似。但使用GPU版本需要从源代码编译安装。

       GPU版本安装

       主要流程包括下载LightGBM源代码，使用CMake进行构建，然后通过`python setup.py install --gpu`安装。对于Windows用户，有两种编译方式：

       VS Build Tools：推荐用于Win平台，可以简化步骤，避免MinGW可能遇到的问题。

       MinGW：虽然速度可能较快，但可能会产生更多问题，且不推荐。

       对于VS Build Tools，需要安装Git、CMake、VS Build Tools，以及对应的OpenCL和Boost Binaries。具体步骤涉及下载、安装、设置环境变量，然后编译源文件。

       MinGW编译步骤类似，但需要下载MinGW或MinGW-w，然后按照类似流程操作。

       参数设置与性能测试

       安装成功后，通过设置`device='gpu'`和相关GPU参数，可以启用GPU计算。测试性能时，如能顺利运行，表明安装成功。不过，与其他框架相比，LightGBM在GPU调用上稍显不便，但其支持更多类型的显卡，对Intel集成显卡友好。

       性能提升方面，实际测试显示使用GPU计算有明显加速，但具体提升程度取决于硬件配置，如Intel集显和Nvidia独显的性能差异。