环境配置过程是一个很头疼的事情，网上参考资料参差不齐，按照一个教程去执行，总是会出问题，把折腾的过程总结起来，供大家参考。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文据此对XGBoost的原理做简单的介绍…
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Chen）在2014年首次提出，并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
在开发Pyspark代码时，经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下，要确保所有节点均存在我们用到的Packages，本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中，而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中，本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBoost的理解，更重要的是能够在找机会时提供一些帮助。
一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性，需要C++11或者C++14。这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现，因为系统稳定的要求，这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc，然后替换掉系统的。这种操作我试过几次，系统基本上就崩掉了。
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
当我们在使用Python的pip工具安装xgboost时，有时会遇到类似以下的错误信息：
尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等，本文介绍一项新的开源工作，它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。
在一台48c的服务器上，就import xgboost，还没进行训练，通过命令发现，线程数就达到48个 代码：
实质上spark mlib中的GBT算法一直在使用，在规模超过50万的训练集上进行生成模型，速度就已经相当慢。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
机器之心整理 作者：蒋思源 近日，ApacheCN 开放了 XGBoost 中文文档项目，该项目提供了 XGBoost 相关的安装步骤、使用教程和调参技巧等中文内容。该项目目前已完成原英文文档 90% 的内容，机器之心简要介绍了该文档并希望各位读者共同完善它。 中文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/ 英文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/en/latest/ 中文文档 GitHub 地址：https://github.c
http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
本文介绍了XGBoost算法在分布式计算中的源码实现，主要关注其在Linux操作系统中的cli命令和C++实现。通过阅读源码，我们可以了解到XGBoost在处理大规模数据时的效率和稳定性。
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
在信息检索的背景下，学习排序的目标是训练一个模型，将一组查询结果排列成有序列表[1]。对于监督学习排序，预测器是以特征矩阵编码的样本文档，标签是每个样本的相关性程度。相关性程度可以是多级（分级）的，也可以是二进制的（相关或不相关）。训练样本通常根据它们的查询索引分组，每个查询组包含多个查询结果。
导读：本文介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost应用到其业务中。本文对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为入门XGBoost并进一步学习打下基础。
如果你是一个机器学习社区的活跃成员，你一定知道 提升机器（Boosting Machine）以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。但是，如果数据量极其的大，XGBoost也需要花费很长的时间去训练。
Vishal Morde讲了这样一个故事：十五年前我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天，我试着回忆我学过的一切。与此同时，在内心深处，我想知道我是否能够胜任这份工作。我的老板感觉到我的焦虑，他说：
如果你是一个机器学习社区的活跃成员，你一定知道 **提升机器**（Boosting Machine）以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单，因为他极其强大。但是，如果数据量极其的大，XGBoost也需要花费很长的时间去训练。
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分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。
看了LightGBM的论文之后，在从头看XGBoost论文，之前虽然看过，现在对比看的时候又有不同。
以前用的是python3.5，今天安装matplotlib库的时候提示python版本必须3.6以上，无奈之下，就直接重新安装了python3.8.2及部分常用的python第三方库，想到当初我在初次安装时查找了各种资料，于是想把我关于这方面知道的最简单的安装通用公式总结一下，送给在这方面正在迷茫的朋友们。
导读：XGBoost是一个高效、可扩展的机器学习算法，用于回归和分类（regression and classification），使得XGBoost Gradient Boosting开源包可用。
在使用xgboost方法调参时，对其中个别参数不是特别理解。故重新读了一遍原论文。
作者：symonxiong，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比较多数学公式和优化技巧，比较难懂，容易出现一知半解的情况。由于XGBoost在数据分析领域实在是太经典、太常用，最近带着敬畏之心，对陈天奇博士的Paper和XGBoost官网重新学习了一下，基于此，本
来源：Medium 作者：Mikel Bober-Irizar 编译：刘小芹 【新智元导读】上周爆出的英特尔CPU漏洞门受到很大关注，Linux内核针对Meltdown漏洞出了PIT补丁，但据报告该补丁对性能影响很大。那么它对机器学习任务的影响如何呢？本文作者对神经网络（TensorFlow&Keras）、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较，发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响，有些任务的性能下降了40％。 就在上周，互联网爆出两个新的
本文是决策树的第三篇，主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
作者 | Mikel Bober-Irizar 翻译 | 刘畅 编辑 | Donna （备注：KPTI 在计算机中指 Kernel page-table isolation，是一种Linux内核功能，可以减弱安全漏洞带来的影响） 2018新年伊始，互联网公司发现了两个非常严重的新漏洞。这两个漏洞分别是熔毁（Meltdown）和幽灵（Spectre），它们主要会影响几大处理器供应商。 这些漏洞会使攻击者利用处理器在推测性执行时产生的错误，读取（并潜在地执行）其各自进程之外的存储器位置。这意味着，攻击者可以
本文主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目标函数的定义。故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍，并在最后介绍下 Xgboost 的优点。
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html
该文章介绍了CatBoost和LightGBM两种机器学习算法，以及如何使用R语言进行安装和操作。文章还列举了这两种算法在实践中的应用案例，并提供了相关代码和参数。
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
《XGBoost + LR 就是加特征而已》一文通过实验验证了 XGBoost + LR 无法超越 LR，并且 XGBoost 叶子节点不能取代特征工程。因此，XGBoost + LR 并不能像深度学习那样带来自动特征工程的故事和逻辑。
本文介绍了XGBoost+LR算法在工业界的一些应用，以及在CTR预估领域的成绩。作者通过在Criteo数据集上的实验表明，XGBoost+LR可以有效地提高CTR预测的准确度，同时也能够降低算法的计算复杂度。虽然XGBoost+LR在预测效果上并没有达到深度学习的效果，但是它的优势在于算法复杂度更低，更适合于工业界的应用。同时，作者也指出了XGBoost+LR的局限性，例如无法处理非线性和复杂关系，需要更多的特征工程等等。因此，对于工业界来说，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法和模型，同时也需要更多的实验和研究来探索更优的解决方案。
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