1.如何在Mac OSX上安装xgboost
2.如何在Mac上安装xgboost
3.XGBoost源码解读
4.Apple M1的码解AI环境搭建
5.Win10 环境下，LightGBM GPU 版本的码解安装

如何在Mac OSX上安装xgboost

       1. Mac OSX系统一般自带python，打开终端输入python即可写python代码，所以python环境已经具备了。

       2.安装 Homebrew , 类似于ubuntu中的apt-get和centos中的yum，是OSX里面的一个非常有用软件安装工具。

       /usr/bin/ruby -e "$（curl -fsSL /Homebrew/install/master/install）"

       ç›´æŽ¥å°†ä¸Šè¿°ä»£ç ç²˜è´´è‡³ç»ˆç«¯å³å¯å®‰è£…。（安装这个软件的目的在于更新gcc版本，因为官方文档中说只有最新的gcc版本才能使xgboost支持多线程）

       3.安装最新版本的gcc （gcc-6）

       brew install gcc --without-multilib

       è¿™æ­¥æ¯”较耗时，用了将近1小时。

       4.从git上下载源码

       cd进入你想要安装的目录，然后输入下面的代码。（我是直接在打开终端的目录）

       git clone --recursive /dmlc/xgboost

如何在Mac上安装xgboost

       1. Mac OSX系统般自带python打终端输入python即写python代码所python环境已经具备

       2.安装 Homebrew , 类似于ubuntuapt-getcentosyumOSX面非用软件安装工具

       /usr/bin/ruby -e "$（curl -fsSL ）"

       ç›´æŽ¥è¿°ä»£ç ç²˜è´´è‡³ç»ˆç«¯å³å®‰è£…（安装软件目于更新gcc版本官文档说新gcc版本才能使xgboost支持线程）

       3.安装新版本gcc （gcc-6）

       brew install gcc --without-multilib

       æ­¥æ¯”较耗用近1

       4.git载源码

       cd进入想要安装目录输入面代码（我直接打终端目录）

       git clone --recursive

XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是一代神器，其推理逻辑独树一帜，码解与Glove等相似，码解皆以思考出发，码解推导出理想结果。码解想在淘宝买源码怎么搜高斯正是码解这种思维的典范，XGBoost的码解代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，码解供您参考。码解

       高斯的码解做法

       优化目标设定，以均值为目标函数的码解导数为零。利用线性假设推导目标函数，码解进而优化以误差平方项为出发点。码解

       进一步，码解高斯将误差目标公式推广到参数求解中，实现优化。

       Glove的做法

       通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的目标表达式，并推导出指数函数，合成养成源码从而实现类似LSA的因子分解。

       引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。

       XGBoost的做法

       引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。

       通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。

       基于贪心算法，实现树的生长。

       代码解读

       从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。

       DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，金币捕鱼源码提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。

       默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。

       代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。

       实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。

       ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。

       SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、勾魂夺魄源码权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。

       本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。

       小结

       本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的重要性。

Apple M1的AI环境搭建

       首先，搭建Apple M1的AI环境，Python3.9作为基础，考虑到M1的ARM架构，Anaconda不再适用，转而选择Miniforge3。必需的库有Tensorflow、xgboost、Lightgbm、交友盒子源码Numpy、Pandas、Matplotlib和NGBoost等。由于是Python3.9，部分库可能无法正常使用。

       Homebrew，作为Mac的包管理工具，对于ARM架构的支持已经到位。如果有X版本的Homebrew，需先卸载，然后通过Homebrew的ARM版本进行安装。安装后，Homebrew会提示设置环境变量，推荐执行相应操作以确保环境配置。

       在bash shell下，记得source ~/.zprofile。对于X版本的Homebrew，虽然安装后未提示添加环境变量，但同样需要手动管理。

       为了优化软件源，可以考虑设置中科大源或清华大学源，如果需要更多选择，可以查看Homebrew的其他设置。对于cask，由于GitHub API访问限制，可能需要申请Api Token。

       接下来，下载并安装Miniforge3的arm版本，安装过程中会询问是否添加conda init到~/.zshrc。安装完成后，可以创建一个专为Tensorflow学习的虚拟环境。

       Tensorflow的安装方式有两种，一是默认安装，Apple已优化支持；二是通过environment.yml预先配置。在tf环境内，可以测试安装是否成功。

       对于Lightgbm，编译安装是较为可靠的方法，通过brew安装并设置编译环境。至于Numpy，通常会在Tensorflow安装时自动安装，其他库如Pandas、Matplotlib和NGBoost，可以通过conda或pip进行安装。

       注意，可能遇到的库问题，如OpenCV、Dlib等，需自行下载源码编译。在整个过程中，遇到问题时，Google搜索和官方文档是不可或缺的参考资源。

       最后，值得注意的是相关教程和指南，如TensorFlow-macos、Run xgboost on Mac、加速Mac上的TensorFlow性能等，这些都能提供具体步骤和帮助，确保在M1芯片Mac上顺利搭建AI环境。

Win 环境下，LightGBM GPU 版本的安装

       在Win环境下，想要利用GPU提升LightGBM的训练速度，安装过程并非易事。LightGBM，微软开发的高效梯度提升框架，可与XGBoost比肩，尤其适用于大规模数据。由于其GPU版本的教程相对较少，本文基于官方指南和Stack Overflow上的解答，总结了安装步骤和注意事项。

       安装步骤

       1. 对于CPU版本，LightGBM的安装方法有三种，与Python包安装类似。但使用GPU版本需要从源代码编译安装。

       GPU版本安装

       主要流程包括下载LightGBM源代码，使用CMake进行构建，然后通过`python setup.py install --gpu`安装。对于Windows用户，有两种编译方式：

       VS Build Tools：推荐用于Win平台，可以简化步骤，避免MinGW可能遇到的问题。

       MinGW：虽然速度可能较快，但可能会产生更多问题，且不推荐。

       对于VS Build Tools，需要安装Git、CMake、VS Build Tools，以及对应的OpenCL和Boost Binaries。具体步骤涉及下载、安装、设置环境变量，然后编译源文件。

       MinGW编译步骤类似，但需要下载MinGW或MinGW-w，然后按照类似流程操作。

       参数设置与性能测试

       安装成功后，通过设置`device='gpu'`和相关GPU参数，可以启用GPU计算。测试性能时，如能顺利运行，表明安装成功。不过，与其他框架相比，LightGBM在GPU调用上稍显不便，但其支持更多类型的显卡，对Intel集成显卡友好。

       性能提升方面，实际测试显示使用GPU计算有明显加速，但具体提升程度取决于硬件配置，如Intel集显和Nvidia独显的性能差异。