代码拉取完成,页面将自动刷新
XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。
它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(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(Hadoop,SGE,MPI)上运行,并且可以解决数十亿个示例之外的问题。
程序员的麻烦在于,你无法弄清他在捣腾什么,当你最终弄明白时,也许已经晚了。——Seymour Cray
项目翻译 xgboost 0.90
项目 XGBoost 0.90 看板
格式: GitHub + QQ
第一期 (2017-xx-xx)
第2期 (2019-07-07)
-- 负责人要求: (欢迎一起为 XGBoost 中文版本
做贡献)
apachecn@163.com
.docker pull apachecn0/xgboost-doc-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/xgboost-doc-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
pip install xgboost-doc-zh
xgboost-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
npm install -g xgboost-doc-zh
xgboost-doc-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。