深入理解XGBoost 高效机器学习算法与进阶
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作者何龙
出版社机械工业出版社
ISBN9787111642626
出版时间2020-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数370页
定价99元
货号SC:9787111642626
上书时间2024-11-05
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内容简介:
本书主要介绍：XGBoost相关的机器学习基础算法；XGBoost安装编译与简单使用；XGBoost的实现原理与理论证明；XGBoost基于CPU多线程的实现以及分布式训练方法；剖析XGBoost源码，从代码层面洞彻XGBoost的实现原理，以及XGBoost的应用与调优，通过典型示例为读者提供使用参考，掌握实战技能。通过阅读本书，不仅能使读者理解XGBoost的原理，将XGBoost应用到业务场景中，更能从源码的角度深入学习XGBoost的并行化和分布式实现等优化技术，以更短的时间训练出高准确度的模型，使XGBoost成为学习和工作中的一把利剑。
目录:
前言
第1章 机器学习概述1
1.1 何谓机器学习1
1.1.1 机器学习常用基本概念2
1.1.2 机器学习类型3
1.1.3 机器学习应用开发步骤4
1.2 集成学习发展与XGBoost提出5
1.2.1 集成学习5
1.2.2 XGBoost6
1.3 小结7
第2章 XGBoost骊珠初探9
2.1 搭建Python机器学习环境9
2.1.1 Jupyter Notebook10
2.1.2 NumPy11
2.1.3 Pandas18
2.1.4 Matplotlib32
2.1.5 scikit-learn39
2.2 搭建XGBoost运行环境39
2.3 示例：XGBoost告诉你蘑菇是否有毒42
2.4 小结44
第3章 机器学习算法基础45
3.1 KNN45
3.1.1 KNN关键因素46
3.1.2 用KNN预测鸢尾花品种47
3.2 线性回归52
3.2.1 梯度下降法53
3.2.2 模型评估55
3.2.3 通过线性回归预测波士顿房屋价格55
3.3 逻辑回归57
3.3.1 模型参数估计59
3.3.2 模型评估60
3.3.3 良性/恶性乳腺肿瘤预测61
3.3.4 softmax64
3.4 决策树65
3.4.1 构造决策树66
3.4.2 特征选择67
3.4.3 决策树剪枝71
3.4.4 决策树
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