About: XGBoost     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : wikidata:Q7397, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FXGBoost&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF&graph=http%3A%2F%2Fdbpedia.org&graph=http%3A%2F%2Fdbpedia.org

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • إكس جي بوست (ar)
  • XGBoost (cs)
  • XGBoost (de)
  • XGBoost (fr)
  • XGBoost (ja)
  • XGBoost (ko)
  • Xgboost (pt)
  • XGBoost (en)
  • XGBoost (ru)
  • XGBoost (zh)
  • XGBoost (uk)
rdfs:comment
  • XGBoost je algoritmus, který je založený na gradientních rozhodovacích stromech určených pro rychlost a výkon. XGBoost znamená eXtreme Gradient Boosting. „Název XGBoost však ve skutečnosti odkazuje na inženýrský cíl posunout hranici výpočetních zdrojů pro algoritmy s vylepšeným stromem. To je důvod, proč mnoho lidí používá XGBoost.“ - Tianqi Chen. (cs)
  • XGBoost est une bibliothèque logicielle open source permettant de mettre en œuvre des méthodes de (en) en R, Python et Julia. (fr)
  • XGBoostは、 C++、Java、Python、R、Julia、Perl 、Scala用の正則化勾配ブースティングフレームワークを提供するオープンソースソフトウェアライブラリ。Linux、Windows、macOSで動作する。プロジェクトの説明によると、「スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング（GBM、GBRT、GBDT）ライブラリ」を提供することを目的としている。単一のマシンだけでなく、分散処理フレームワークであるApache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Daskでも動作する。 機械学習コンテストの優勝チームの多くが選択するアルゴリズムとして、人気と注目を集めている。 似たアルゴリズムとして、LightGBMが存在している。 (ja)
  • XGBoost é uma biblioteca de software de código aberto que fornece um framework de "gradient boosting" para C++, Java, Python, R e Julia, Perl, e Scala. Ele funciona em Linux, Windows, e macOS. De acordo com a descrição do projeto, seu ele visa proporcionar uma "biblioteca de reforço de gradiente escalável, portátil e distribuída (GBM, GBRT, GBDT)". Ele é executado em uma única máquina, bem como nos frameworks de processamento distribuído Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Flink. Ele ganhou muita popularidade e a atenção recentemente como o algoritmo de escolha para muitas equipes vencedoras de competições de aprendizagem de máquina. (pt)
  • XGBoost (від англ. eXtreme Gradient Boosting, екстремальне градієнтне підсилювання) — це програмна бібліотека з відкритим кодом, яка пропонує систему для C++, Java,Python,R, Julia,Perl, та Scala.Вона працює під Linux, Windows таmacOS. З опису її проекту, вона має на меті забезпечити «Масштабовану Портативну та Розподілену Бібліотеку Градієнтного Підсилювання (GBM, GBRT, GBDT)». Вона працює як на одній машині, так і підтримує системи розподіленої обробки Apache Hadoop, Apache Spark та .Вона нещодавно набула великої популярності та уваги як вибір алгоритму багатьох команд-переможниць змагань з машинного навчання. (uk)
  • 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。 (zh)
  • اكس جي بوست (باللغة الإنكليزية: XGBoost ; مختصر لـ eXtreme Gradient Boosting) هي مكتبة برمجيةمفتوحة المصدر، التي توفر اطار عمل لتقنيات تقنين التدرج المعزز في اللغات البرمجية سي++، جافا، بايثون، ار، جوليا، بيرل، و سكالا. تعمل المكتبة على انظمة تشغيل لينكس و مايكروسوفت ويندوز و ماك او اس. اعتمادا على وصف المشروع، فانه يهدف إلى توفير مكتبة تدعم «التدرج المعزز القابل للتطوير واعادة الاستعمال والتوزيع». يتم تشغيله على جهاز واحد، بالإضافة إلى أطر المعالجة الموزعة من اباتشي هدوب و اباتشي سبارك و اباتشي فلينك و داسك. (ar)
  • XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) ist eine open-source Softwarebibliothek, die ein Gradient-Boosting-Verfahren für die Programmiersprachen C++, Java, Python, R, Julia, Perl und Scala zur Verfügung stellt. Es funktioniert mit den Betriebssystemen Linux, Windows und macOS sowohl auf einer einzelnen Maschine als auch auf verteilten Verarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and . Das Framework stellt eine „skalierbare, portierbare und verteilte Gradient Boosting (GBM, GBRT oder GBDT) Bibliothek“ bereit. (de)
  • XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask. (en)
  • XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая в машинном обучении и предоставляющая функциональность для решения задач, связанных с регуляризацией градиентного бустинга. Библиотека поддерживается языками программирования C++, Java, Python, R, Julia, Perl и Scala. Библиотека работает под ОС Linux, Windows, и macOS. Она работает как на одной машине, так и на системах распределенной обработки Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Flink. (ru)
foaf:name
  • XGBoost (en)
foaf:homepage
name
  • XGBoost (en)
foaf:depiction
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/XGBoost_logo.png
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Link from a Wikipage to an external page
sameAs
dbp:wikiPageUsesTemplate
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 56 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software