机器学习和数据挖掘算法 机器学习和数据挖掘算法的Python实现 分类算法 支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPSO 包囊方法 装袋 艾达助推器 梯度提升 XG加速 堆码

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