xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。这篇文章为xgboost的实现原理。

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陈天奇xgb论文。Tree boosting is a highly eective and widely used machine learning method. In this paper, we describe a scalable endto- end tree boosting system called XGBoost, which is used widely by data scientists to achieve state-of-the-art results on many machine learning challenges. We propose a novel sparsity-aware algorithm for sparse data and weighted quantile sketch for approximate tree learning. More importantly, we provide insights on cache access patterns, data compression and sharding to build a scalable tree boosting system. By combining these insights, XGBoost scales beyond billions of examples using far fewer resources than existing systems.

xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库。它是一个大规模、分布式的通用Gradient Boosting（GBDT）库，它在Gradient Boosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法。

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