文件名称：xgboost：可扩展的，可移植的和分布式的梯度提升（GBDT，GBRT或GBM）库，适用于Python，R，Java，Scala，C ++等。 在单机，Hadoop，Spark，Dask，Flink和DataFlow上运行
文件大小：1.94MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 17:53:45
distributed-systems machine-learning xgboost gbdt gbm
极限梯度提升 | | | | XGBoost是经过优化的分布式梯度增强库，旨在高效，灵活且可移植。 它在框架下实现了机器学习算法。 XGBoost提供了并行树增强（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。 相同的代码在主要的分布式环境（Kubernetes，Hadoop，SGE，MPI，Dask）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。 执照 :copyright:Contributors，2019年。根据许可进行许可。 贡献给XGBoost XGBoost已由一群活跃的社区成员开发和使用。 您的帮助对于使每个人都能获得更好的包装非常有价值。 检出。 参考 陈天琪和卡洛斯·格斯特林。 。 在2016年第22届SIGKDD知识发现和数据挖掘会议上 XGBoost源自华盛顿大学的研究项目。 赞助商 成为赞助商并在此处获得徽标。 有关详细信息，请参见“ 。 这些资金用于支付持续集成和测试基础架构（ ）的成本。 开源集体赞助商 赞助商 [] 支持者 [] 其他赞助商 此列表中的赞助商正在捐赠云小时来代替现金捐赠。