text: XGBoost 是一個開源軟體庫，它為 C++、Java、Python、R、和Julia提供了一個梯度提升框架，適用於Linux、Windows、和mac os。 根據專案的描述，它的目的在於提供一個"可擴充套件、可移植和分散式梯度提升(GBM、GBRT、GBDT)庫"。 XGBoost除了可以在單一機器上執行，也支援執行在分散式框架Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink。近幾年，由於這個演演算法受到許多在機器學習競賽中獲獎團隊的青睞，因而受到了廣泛的歡迎和關注。歷史.XGBoost最初是一個研究專案，由當時在Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC)組裡的陳天奇 負責。 它開始是作為一個可由libsvm配置檔案進行配置的終端應用程式。當其在Higgs機器學習挑戰中獲勝之後，開始在機器學習競賽圈子中被大家熟知。 不久之後，相應的Python和R的軟體包被開發了出來。XGBoost現在也已經為Julia、Scala、Java和其他語言提供了軟體包實現。 這使得更多的開發者認識了XGBoost，也讓其在 Kaggle 社群大受歡迎，並用於大量的競賽。很快地，XGBoost就與其他多個軟體包一起使用，使其更易於在各自的社群中使用。 它現在已經與Python使用者的scikit-learn以及與R的Caret軟體包整合在一起。它還可以使用抽象的Rabit 及XGBoost4J整合到像是Apache Spark、Apache Hadoop和Apache Flink等資料流框架中。XGBoost也可用於FPGAs的OpenCL。陳天奇和Carlos Guestrin發表了一種高效、可擴充套件的XGBoost實現。
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