gbm

可扩展、可移植且分布式的梯度提升库（GBDT/GBRT/GBM），支持Python/R/Java/Scala/C++等语言，可在单机/Hadoop/Spark/Dask/Flink/DataFlow上运行

一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升框架，适用于排序、分类及其他多种机器学习任务。

一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库，用于Python、R、Java、C++的排序、分类、回归及其他机器学习任务，支持CPU和GPU计算。

H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台：支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。

简易分布式机器学习