阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
Project Tungsten：让Spark将硬件性能压榨到极限（转载）
在之前的博文中，我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力。本篇博文中，我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten。在2014年，我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录，同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习。 Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动，以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利....
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