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XGBoost是很多CART回归树的集成， 也是一个大规模、 分布式的 通 用 GBDT 库 。 它 在 GB 框 架 下 实 现 了 GBDT （换 句 话 说XGBoost 拓展了GBDT） ， 以及一些广义的线性机器学习算法。

简单的代码实现，提供给大家学习，以及进行可算法优化等等！共同学习！

给大家分享的是如何使用Python实现查看微信撤回消息的代码，非常的实用，有需要的小伙伴可以参考下！

t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)：t分布随机邻域嵌入是用于高维数据的降维算法，是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降到2维或者3维，进行可视化。

全称：eXtreme Gradient Boosting 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验

t-SNE算是比较新的一种方法，也是效果比较好的一种方法。t-SNE是深度学习大牛Hinton和lvdmaaten（他的弟子？）在2008年提出的，lvdmaaten对t-SNE有个主页介绍：tsne,包括论文以及各种编程语言的实现。

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘。

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。MCM/ICM 是 Mathematical Contest In Modeling 和 Interdisciplinary Contest In Modeling 的缩写，即"数学建模竞赛"和"交叉学科建模竞赛"。MCM 始于 1985 年，ICM 始于 2000 年，由 COMAP(the Consortium for Mathematics and Its Application，美国数学及其应用联合会)主办，得到了 SIAM，NSA，INFORMS 等多个组织的赞助。MCM/ICM 着重强调研究问题、解决方案的原创性、团队合作、交流以及结果的合理性。2014年，共有来自美国、中国、加拿大、芬兰、英国、澳大利亚等19个国家和地区共7783支队伍参加，其中包括来自哈佛大学、普林斯顿大学、西点军校、麻省理工学院、清华大学、北京大学、北京航空航天大学、浙江大学、南开大学、上海交通大学、华中科技大学，南京大学等国际知名高校学生参与此项赛事角逐。 本作品是2015年MCM中A题“根除或者遏制埃博拉”的赛题，贡享资源，希望多大家有用！更多资源敬请关注http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_3902127067_0_1.html

基于HMM模型的语音识别系统，在MATLAB中的程序实现-HMM-based speech recognition systems model