• 梯度提升算法实战 基于XGBoost和scikit-learn (美)科里·韦德 著 张生军 译 新华文轩网络书店 正版图书
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梯度提升算法实战 基于XGBoost和scikit-learn (美)科里·韦德 著 张生军 译 新华文轩网络书店 正版图书

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作者[美]科里·韦德(Corey Wade),张生军

出版社清华大学出版社

ISBN9787302659518

出版时间2024-04

版次1

装帧平装

开本其他

定价99元

货号1203263128

上书时间2024-05-18

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   商品详情   

品相描述:全新
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商品描述
XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库,为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先,本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后,逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树,并分析在机器学习环境中的装袋技术,同时学习拓展到XGBoost的超参数;并将从零开始构建梯度提升模型,将梯度提升扩展到大数据领域,同时通过计时器的使用了解速度。接着,本书重点探讨XGBoost的细节,着重于速度提升和通过数学推导导出参数。通过详细案例研究,读者将练习使用scikit-learn及原始的Python API构建和微调XGBoost分类器与回归器;并学习如何利用XGBoost的超参数来提高评分、纠正缺失值、缩放不平衡数据集,并微调备选基学习器。最后,读者将学习应用高级XGBoost技术,如构建非相关的集成模型、堆叠模型,并使用稀疏矩阵、定制转换器和管道为行业部署准备模型。
本书适合作为高等学校计算机专业、软件工程专业的高年级本科生及研究生教材,同时适合有一定机器学习基础的数据科学家、机器学习工程师和研究人员阅读,可为解决复杂的机器学习问题提供实用指导。

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