【文件属性】：
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：2021-02-03 00:07:05
distributed-systems machine-learning xgboost gbdt gbm
极限梯度提升
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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
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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。
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