该项目由肖臻教授和马超博士合作完成。
肖臻教授 美国康奈大学博士 之前任美国AT&T 和 IBM 科学家。研究方向分布式系统和机器学习。在国际*刊物发表论文60余篇，论文引用超过4000次。
马超，北大云计算课题组博士生，研究方向分布式系统与大规模机器学习。同时担任亚马逊AWS 应用科学家实习生，负责MXNet 分布式性能优化。
目前在c++ trending 上，xLearning已经超过 tensorflow
马超在微博上介绍：
在机器学习里，除了深度学习和树模型 (GBDT, RF) 之外，如何高效地处理高维稀疏数据也是非常重要的课题，Sparse LR, FM, FFM 这些算法被广泛运用在实际生产和kaggle比赛中。现有的开源软件例如 liblinear, libfm, libffm 都只能针对特定的算法，并且可扩展性、灵活性、易用性都不够友好。基于此，我在博士期间开发了 xLearn，一款专门针对大规模稀疏数据的机器学习库，曾在之前 NIPS 上做过展示。经过打磨，现开源（https://github.com/aksnzhy/xlearn） 。我们的 vision 是将 xLearn 打造成和 xgboost，MXNet一样的工业事实标准。
相比于已有的软件，xLearn的优势主要有（1）通用性好，我们用统一的架构将主流的算法（lr, fm, ffm 等）全部囊括，用户不用再切换于不同软件之间。（2）性能好。xLearn由高性能c++开发，提供 cache-aware 和 lock-free learning，并且经过手工 SSE／AVX 指令优化。 在单机MacBook Pro上测试 xLearn 可以比 libfm 快13倍，比 libffm 和 liblinear 快5倍（基于Criteo CTR数据 bechmark）。（3）易用性和灵活性，xLearn 提供简单的 python 接口，并且集合了机器学习比赛中许多有用的功能，例如：cross-validation，early-stopping 等。除此之外，用户可以灵活选择优化算法（例如，SGD，AdaGrad, FTRL 等）(4) 可扩展性好。xLearn 提供 out-of-core 计算，利用外存计算可以在单机处理 1TB 数据。除此之外，xLearn 也提供分布式训练功能。这里我希望更多的朋友加入这个开源项目！
马超的微博截图
性能
xLearn是由高性能的C ++代码精心设计和优化而开发的。系统旨在最大限度地利用CPU和内存，提供缓存感知计算，并支持无锁学习。通过结合这些见解，与相似系统相比，xLearn速度提高了5倍 - 13倍。
易用
xLearn不依赖任何第三方库，因此用户只需克隆代码并使用cmake编译即可。此外，xLearn支持用户非常简单的Python API。除此之外，xLearn支持许多有用的功能，已经在机器学习竞赛中广泛使用，如交叉验证，提前停止等。
可扩展性
xLearn可以用来解决大规模的机器学习问题。首先，xLearn支持非核心训练，只需利用单台机器的磁盘即可处理非常大的数据（TB）。此外，xLearn还可以支持分布式训练，这种训练在许多机器上都可以扩展到数十亿个示例。
原文发布时间为：2017-11-26
本文作者：弗格森
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