1、封面介绍

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2、出版时间

2020年1月

3、推荐理由

适读人群:
1、机器学习与人工智能方向的从业者
2、XGBoost应用开发人员
3、机器学习、数据挖掘研究方向的学生
4、机器学习或开源软件爱好者

《深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶》以机器学习必会知识做铺垫,深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、深度应用、模型选择与优化等。

第1~3章使读者对机器学习算法有整体认知,了解如何在模型训练过程中进行优化、评估模型结果,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章是简单的实际案例,讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题,以及XGBoost中常用功能。

第5~7章是该书重点,从原理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中各个组件的源码解析。

第8~9章为进阶内容,帮读者打通实践中的算法与工程难点,更好地解决实际问题。
  
第10章介绍了树模型与其他模型融合的一些较为前沿的研究方法,以开拓眼界,拓展思路。

4、下载链接

本电子书可以提供下载,下载方式请移步:http://www.hbase.cn/archives/1147.html