XGBoost 是一个用于开发和训练机器学习模型的开源软件库。它代表“eXtreme Gradient Boosting”,由 Tianqi Chen 于 2016 年开发。

XGBoost 是梯度提升框架的有效实现,梯度提升框架是一种流行的机器学习技术,它结合了多个弱学习器来生成预测模型。该库被设计为一个优化的分布式梯度提升系统,这意味着它可以处理大规模数据集并且易于扩展。

XGBoost 已成为数据科学家中非常受欢迎的工具,因为它可以生成高度准确的模型,同时非常快速和高效。该库以多种语言实现,包括 C++、Java、Python、R 和 Julia,并为许多广泛使用的 ML 框架(包括 TensorFlow 和 Scikit-learn)提供绑定。

XGBoost广泛应用于各个应用领域,例如搜索引擎、计算机视觉、推荐系统、自然语言处理、预测分析等等。它已被谷歌、Facebook、微软、亚马逊和苹果等领先科技巨头采用。

XGBoost 仍然是数据科学家和机器学习工程师最强大的工具之一。凭借其易于使用的API和强大的优化技术,XGBoost为各种机器学习任务提供了强大的预测模型。

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