还是熟悉的实验报告写法，最近开始看机器学习，到现在算是基本的公式都能推过，对于一些常用的方法，比如lr，svm，adaboost，神经网络都有一定程度的了解，感觉看书已经不能带来什么快感了，开始准备在数据平台上打比赛，参加了京东的JData大赛，首先接触了xgboost这个方法，花了一个晚上的时间对基本的概念和公式有个大致的了解，关于xgboost是啥，可以看这一篇：

像我这种重度GitHub依赖者，免不了要到官网主页上去膜一发。看到xgboost提供了Python的接口，一开始以为只是去终端下pip install xgboost下就可以了，没想到这行指令输下去的时候就开始了今天苦逼的一天。

xgboost这条指令以后不会像其他Python比较高端的库一样，出现一堆红字，这样缺那样错的，只有一行，缺少一个什么egg文件（鸡蛋？）后来仔细想想，是自己想得太理所当然了，xgboost是C++实现的方法，只不过提供了Python接口，本质上还是用C++写的，要想通过pip来做简直有点异想天开。网上查了一下，这个东西的一般安装步骤是先编译，后安装。所以去clone了官方的版本。

2）关于xgboost的编译，大家可以看这两篇博文：

网上那么多为啥是这两篇，这里有几个原因，第一，现在网上搜东西，很多都是以前过时的信息，博客，对于一些文章来说，可能时间久了依然很经典，但是对于另外一些文章，可能涉及的技术领域比较前沿，更新换代特别快，这种文章看起来就很致命了，可能没问题的都会搞出问题来；其次，这两篇文章依然会有一些问题存在（后面会说到），但是是问题最少的。

要在Windows上编译xgboost是这篇文章的重点，也是最模糊不清的地方，换做以前在Linux平台上，几个命令就可以搞定的，但是在win7里面，首先是终端很不科学，其次是编译器会是一个难点，这里记录一下几个比较重要的步骤；

• Python（注意一定要是64位的，否则后面import之后会报错，上面一篇博文提到的！！！）

好了，主要就是上面的步骤，具体步骤我就不重复了，第一个Python注意的已经在红色字体里面了，就这么简单，不要问为什么，下了64位就走；

重点说第二个，mingw64，关于这个东西的介绍，网上一大把，是个好东西，用惯了Linux的童鞋在Windows上也能飞起来了，这个东西我建议不要去下载安装器来安装，浪费时间，直接下载预编译版本，地址上面已给；好了，重点来了，这里需要注意，下载的是64位的mingw，而不是32位的：

在32为的编译环境中，会出现这个错误：

这就是操作系统版本不对应的原因，具体原因这篇博文有说：

其次，按照上面两篇博客给的地址下载下来的mingw64，到最后编译的时候会报错：

作者没有给出指示，这也正常，人家负责算法的实现，没有职责面面俱到的解决部署问题，使用者适当的自己要去Google，baidu一下，扯远了。这个问题我后面解决了，主要区别是基本的操作系统库函数的调用有区别，win32和POSIX系统在C++ 的STL库中，对于多线程和互斥变量这些同步行为操作实现是不一致的（不负责任的猜测），这就是平台的区别，所以我们下载的mingw一定要说明是std POSIX的而不是win32的，上面两篇博客之所以能够正常编译，是因为Windows10系统对于POSIX系统的底层API接口有对应支持，联想于Windows10的powershell应用。

这个问题解决之后一切都编译顺利了。注意在生成Python接口的时候最好已经预先安装了numpy和scipy库，不然会自己链接国外的服务器，安装成不成功是一回事，等时间很长那就是另外一回事了。

注意！！由于mingw我们使用的是预编译的版本，所以关于POSIX下的API库和include路径，还有mingw的make，gcc，g++都要添加到环境变量里面去，否则在ld步骤时会出现类似于以下错误：

bad reloc错误，参考这篇博文解决：

说下pip安装numpy和scipy，numpy倒是没啥大问题，在Windows上一样pip搞定，scipy比较麻烦，需要安装一些计算库，类似于CBlas这种，mkl，建议通过whl安装，在可以下载，上面也会把网盘地址给出。具体的安装方式可以参考这篇博客：

先装numpy+mkl，在安装scipy，注意选择正确的平台：

一切OK，可以正常导入，其实回望一下，这些步骤都挺简单的，无奈平时Linux用习惯了，思维有时候转不过来，不过每一次配置环境都可以让我对于操作系统的了解更进一步，挺有意思的一件事情，其实关于xgboost的安装还有一个小窍门，只要numpy和scipy这种依赖库先装好了，可以拷贝别人的编译好的xgboost文档，到python-package这个目录下执行命令安装就好，所以我决定把自己预编译的版本分享出来，方便之后大家使用，要注意，我是在Windows7

• python软件（本文基于，因为自带很多库，比较方便）

    假设都已经安装好了Anaconda，建议安装python2版本的，虽然python3也可以，但python2较为主流。再安装Git，装完之后在开始菜单里打开Git Bash，首先新建一个文件夹xgboostCode用于存放代码和下载文件，然后在刚刚打开的Bash终端中输入下面命令，定位目录。

亲测有效。他的方法是否适用python2有待测试，有同学尝试了的话麻烦告知~