深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶中文版怎么样?
本书以机器学习基础知识做铺垫,深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
第1~3章使读者对机器学习算法形成整体认知,了解如何优化模型以及评估预测结果,并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用,如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
第4章借助实际案例,讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题,并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。
第5~7章是本书的重点,从理论推导与源码层面深入剖析XGBoost,涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。
第8~9章为进阶内容,着重解析算法实践与工程应用中的难点,进而帮助读者更好地解决实际问题。
第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法,以开拓眼界,拓展思路。
作者简介:
何龙 现就职于滴滴出行,XGBoost开源社区贡献者,专注于人工智能和机器学习领域,从底层算法原理到上层应用实践都有广泛的兴趣和研究。较早接触XGBoost,熟悉XGBoost应用开发,深入阅读源码,具有丰富的项目开发经验。
目录:
第1章 机器学习概述1
第2章 XGBoost骊珠初探9
第3章 机器学习算法基础45
第4章 XGBoost小试牛刀100
第5章 XGBoost原理与理论证明146
第6章 分布式XGBoost193
第7章 XGBoost进阶240
第8章 模型选择与优化300
第9章 通过XGBoost实现广告分类器335
第10章 基于树模型的其他研究与应用358
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