内容简介：结构化数据上的机器学习大杀器XGBoost
GBoost是一个机器学习算法工具，它的原理本身就并不难理解，而且你并不需要彻底搞懂背后的原理就能把它用得呼呼生风。
它的威力有多强？
自从2014年9月份在 Kaggle 的希格斯玻色子机器学习大赛中夺魁以来，XGBoost 与深度学习两个算法垄断了 Kaggle 大赛的大部分冠军。
现在 Kaggle 大赛的情况基本是这样的，凡是非结构化数据相关，比如语音、图像，基本都是深度学习获胜，凡是结构化数据上的竞赛，基本都是 XGBoost 获胜。要知道大部分的业务数据，都是以良好格式存储在关系数据库中的结构化数据，这也就是说，跟行业应用、业务优化这些真金白银息息相关的场景里，XGBoost是目前最好用的大杀器之一。
如果时间倒退两年，在2015年，只要你用 XGBoost 算法参赛，不用做特别优化，在很多结构化数据科学竞赛中就排到前十。尤其是 2015 年下半年，XGBoost 横扫 Kaggle 大赛，冠军拿到手软。
看看这些冠军们怎么评价 XGBoost
2015年7月 Avito 上下文广告点击大赛冠军 Owen Zhang 说：“要是你犹豫不决，不知如何是好，就放 XGBoost 出来咬。”
2015年8月卡特彼勒钢管价格预测大赛冠军四人组说：“XGBoost是我们手上> 最牛的单一模型算法。”
2015年8月物业检查预测大赛冠军Qingchen Wang 说：“我只用 XGBoost”。
2015年9月优惠券销售预测大赛冠军 Halla Yang 说：“在监督学习算法中我只使用 Gradient Boosting，而在 Gradient Boosting 算法的实现中我只使用 XGBoost。”
2015年10月 True Native 大赛冠军 Mad Professor 说：“我已经拿了好几个Kaggle竞赛冠军了，你们可以相信我的话，XGBoost真的是个牛逼的全能算法，你值得拥有。”
但比较奇怪的是，然而只要离开这个小小的圈子，在广大的数据科学的蛮荒之地，绝大多数人都只知有深度学习，而不知有 XGBoost。我想大概可以归结为两方面原因。
- 第一是公众的注意力集中在人工智能下围棋、机器人、识别人脸、自动驾驶这些性感的应用场景里，对于专业领域内的应用，即便大脑知道它们很重要、很有价值，但小脑提不起兴趣。
但这种态度不科学啊！要知道深度学习虽然具有革命性，但是你去看看 Kaggle 上来自真实需求的那些竞赛课题，会发现大多数还是结构化行业数据的分析。预测客户的回头率啊，预测产品寿命，预测病人是否爽约，分析干系人是否有作案嫌疑，计算产品在各城市最佳的铺货分布，等等。这些项目背后是各行各业对 AI 的迫切而真实的需求，是几千上万亿美元的潜在市场。而这正是 XGBoost 这一类算法可以驰骋的舞台，所以我们当然应该关注。
- 第二是网上现有的 XGBoost 文章，差不多都是给正在学习机器学习的人准备的“课外读物”，它假设你已经花很长时间复习了数学基础，正在学习20个机器学习算法，而 Gradient Boosting 只是其中之一，XGBoost 只是 工具 之一。如果你不是这种情况，那就很难看懂这些文章。
但其实使用 XGBoost 也不需要掌握那么多其他算法啊，也不需要自底向上一层一层的积累啊。跟学习深度学习类似，如果你的目标就是掌握这一两个大杀器，那你完全可以单刀直入，在比较短的时间里形成单点突破。这是今天学习和使用 AI 技术的一个可行的途径。甚至对于有经验的开发者来说，这是一个更优的选择。
XGBoost 该红不红，其实受损失的最终还是用户和学习者。所以我们觉得应该把 XGBoost 这个算法单独抽出来，从基础的原理到算法分析，从工具使用到工程经验，来一个单点突破。
能够讲这个单点突破课程的人不多。我们邀请到有多年一线机器学习教学经验的中科院专家，精心剪裁出一个 XGBoost 核心突破课程——《XGBoost从基础到实战》。课程传送门： http://edu.ai100.com.cn/course/57
课程目标是能够在10个小时之内使你达到能动手开发模型的程度。如果你在学习机器学习，那这个课程能够帮助你纵向掌握 XGBoost 及其所有相关基础知识，在你武器库里添加一个大杀器。
如果你急于用机器学习来解决工作中的一个问题，又没有很多时间完整学习，那么请考虑 XGBoost 吧。也许很多高手学了一大圈之后，发现最后还是 XGBoost 好用。
以上所述就是小编给大家介绍的《结构化数据上的机器学习大杀器XGBoost》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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