README.md

# <center>XGBoost 中文文档</center>

<center>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。</center>

> 它在 [Gradient Boosting](https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting) 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。

![](docs/img/logo.png)

> 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。

* [中文地址](https://xgboost.apachecn.org/)
* [英文地址](https://xgboost.ai/)
+ [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
+ [ApacheCN 学习资源](https://www.ibooker.org.cn/docs)

## 翻译进度

[**贡献指南**](CONTRIBUTING.md)

> 项目翻译 xgboost 0.90

* 贡献者: 记得留言和更新翻译进度
* 地址: https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh/issues/27

## 项目看板

> 项目 XGBoost 0.90 看板

* 负责人: 记得更新和优化
* 地址: https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh/projects/1


## 项目负责人

格式: GitHub + QQ

> 第一期 (2017-xx-xx)

* [那伊抹微笑](https://github.com/wangyangting): 1042658081
* [Peppa](https://github.com/chenyyx): 190442212

> 第2期 (2019-07-07)

* [1266](https://github.com/wangweitong): 1097828409
* [腻味](https://github.com/xxxx): 1185685810

-- 负责人要求: (欢迎一起为 `XGBoost 中文版本` 做贡献)

* 热爱开源，喜欢装逼
* 长期使用 XGBoost
* 能够有时间及时优化页面bug和用户issues
* 试用期: 2个月
* 欢迎联系: [片刻](https://github.com/jiangzhonglian) 529815144


## 建议反馈

* 在我们的 [apachecn/xgboost-doc-zh](https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh) github 上提 issue.
* 发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
* 在我们的 [QQ群-搜索: 交流方式](https://github.com/apachecn/home) 中联系群主/管理员即可.

## 赞助我们

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