これは XGBoost という名前の Linux アプリで、最新リリースは 2.0.1PatchReleasesourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
XGBoostという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
XGブースト
説明：
XGBoostは、最適化された分散勾配ブースティングライブラリであり、スケーラブル、柔軟性、移植性、および高効率を実現するように設計されています。 回帰、分類、ランク付け、およびユーザー定義の目標をサポートし、すべての主要なオペレーティングシステムとクラウドプラットフォームで実行されます。
XGBoostは、GradientBoostingフレームワークの下で機械学習アルゴリズムを実装することで機能します。 また、多くのデータサイエンスの問題を迅速かつ正確に解決できる並列ツリーブースティング（GBDT、GBRT、またはGBM）も提供します。 XGBoostは、Python、Java、Scala、R、C ++などに使用できます。 単一のマシン、Hadoop、Spark、Dask、Flink、およびその他のほとんどの分散環境で実行でき、数十億の例を超える問題を解決できます。
オプション
- 柔軟性-回帰、分類、ランキング、およびユーザー定義の目標をサポート
- ポータブル-クラウドプラットフォームを含むクロスプラットフォーム
- 複数のプログラミング言語をサポート
- 多くのデータサイエンスと機械学習の課題を克服します
- 複数のマシンでの分散トレーニングをサポート
- Flink、Spark、その他のクラウドデータフローシステムと統合します
- 十分に最適化されたバックエンドシステム
プログラミング言語
C + +
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/xgboost.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。