《深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階》是一部以機器學習基礎知識做鋪墊，深入剖析XGBoost原理、分散式實現、模型最佳化、深度套用等的著作，由機械工業出版社出版。
基本介紹
- 中文名：深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階
- 作者：何龍
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2020年01月01日
- 頁數：380 頁
- 定價：99 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787111642626
內容簡介
《深入理解XGBoost：高效碑幾疊機器學習算法與進階》以機器學習必會知識做鋪墊，深入剖析XGBoost的原理、分散式實現、深度套用、模型選擇與最佳化等。
第1～3章使讀者對機器學習算法有整體堡棵認知，了解如何在模型訓練過程中進行淚連雄想優永永埋化、評估模型結果，並熟悉常用機漏和棗員器學習算法的實現原理和套用，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網路、支持向量機等。
第4章是簡單的實際案例，講解如何通過XGBoost解決分類、回歸、排序等問悼譽格題，以及XGBoost中常用功能。
第5～7章是該書重點，從原理與源碼層面深入剖析XGBoost，涵蓋XGBoost原理與理論證明、分散式XGBoost的實現、XGBoost中各個組件的源碼解析。
第8～9章為進階內容，幫讀者打通實踐中的算法與工程難點，更好地解決實際問題。
第10章介紹了樹模型與其他模型融合的一些較為前沿的研究方法，以開拓殃射殃眼界，拓展思路。
