XGBoost

XGBoost 是一个开源软件库，它為 C++、Java、Python、
R、和Julia提供了一个梯度提升框架，适用于Linux、Windows、和
mac os。 根据项目的描述，它的目的在于提供一个"可擴展、可移植和分佈式梯度提升(GBM、GBRT、GBDT)庫"。 XGBoost除了可以在单一机器上运行，也支持運行在分布式框架Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink。
近几年，由于這個演算法受到许多在机器学习竞赛中获奖团队的青睐，因而受到了廣泛的歡迎和關注。

历史 
XGBoost最初是一个研究项目，由当时在Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC)组里的陈天奇 负责。 它开始是作为一个可由libsvm配置文件进行配置的终端应用程序。当其在Higgs机器学习挑战中获胜之后，开始在机器学习竞赛圈子中被大家熟知。 不久之后，相应的Python和R的軟件包被开发了出来。XGBoost現在也已經為Julia、Scala、Java和其他語言提供了軟件包實現。 这使得更多的开发者认识了XGBoost，也让其在 Kaggle 社区大受欢迎，并用于大量的競賽。

很快地，XGBoost就与其他多个软件包一起使用，使其更易于在各自的社区中使用。  它现在已经与Python用户的scikit-learn以及与R的Caret軟件包集成在一起。它还可以使用抽象的Rabit 及XGBoost4J集成到像是Apache Spark、Apache Hadoop和Apache Flink等数据流框架中。XGBoost也可用於FPGAs的OpenCL。陈天奇和Carlos Guestrin發表了一種高效、可擴展的XGBoost實現。

获奖 

 约翰钱伯斯奖（2016）  
 高能物理学会议机器学习奖（HEP meets ML） （2016）

参考文献 

2014年软件
用C++編程的自由軟體
使用Apache许可证的软件
自由資料分析軟件
数据挖掘和机器学习软件
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