梯度提升算法实战——基于XGBoost和scikit-learn
￥99.00定价
作者： [美]科里·韦德
出版时间：2024-04
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302659518
- 1-1
- 523582
- 48254591-0
- 16开
- 2024-04
- 计算机
- 本科
内容简介
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限制。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。
