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以下**：
本文只是簡介一下如何在windows下python下安裝及執行
（1）首先配置好python環境，這個不多說了。
官方**但最新的不支援windows）
（3）解壓後，用visual studio（2010及其以上版本）來進行編譯。開啟visual studio後，open->e:\xgboost-master\xgboost-master\windows\xgboost.sln即可，全部編譯一下，選擇win32和release(64位的可以選擇64),rebuild all resolution,出現3個都編譯成功即可。
（4）安裝xgboost的python庫。在
中把當前目錄改到xgboost根檔案加下面的python-package 資料夾，然後執行python setup.py install，即可完成xgboost的安裝。會出現：
installed c:\python27\lib\site-packages\xgboost-0.4-py2.7.egg
processing dependencies for xgboost==0.4
searching for scipy==0.16.1
best match: scipy 0.16.1
adding scipy 0.16.1 to easy-install.pth file
using c:\python27\lib\site-packages
searching for numpy==1.7.0
best match: numpy 1.7.0
adding numpy 1.7.0 to easy-install.pth file
using c:\python27\lib\site-packages
finished processing dependencies for xgboost==0.4（只取了成功後下面的一小部分）
注意：使用xgboost時候直接使用
import xgboost as xgb
在的所在，譬如使用如下的命令
xgboost就已經
完成了，應該可以正常使用了
xgboost入門以及windows下安裝及使用一
聽說xgboost不僅執行速度快，而且整合了一系列演算法，關於入門簡介，可參考如下 本文只是簡介一下如何在windows下python下安裝及執行 1 首先配置好python環境，這個不多說了。3 解壓後，用visual studio 2010及其以上版本 來進行編譯。開啟visual studio...
GBDT 以及 xgboost 總結一
gbdt的核心就在於，每一棵樹學的是之前所有樹結論和的殘差，這個殘差就是乙個加 值後能得真實值的累加量。同時gbdt是以決策樹 cart 為基學習器的gb演算法，是迭代樹，而不是分類樹。xgboost 常用來做特徵選擇 xgboost相比於gbdt來說，更加有效應用了數值優化，最重要是對損失函式 值...
XGBOOST常見問題以及面試題
說到xgboost需要首先說一說gbdt，它是一種基於boosting增強策略的加法模型，訓練時候採用前向分布演算法進行貪婪學習，每次學習都是一顆cart樹，來擬合之前t 1棵樹 結果與訓練樣本真實值的殘差。xgboost是對gbdt進行來一系列的優化，比如損失函式進行了二階展開，目標函式加入正則項...