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题名：	深入理解XGBoost
作者：	何龙著
分册：
出版信息：	北京机械工业出版社 2020.01
页数：	370页
开本：	24cm
丛书名：	智能系统与技术丛书
单册：
中图分类：	TP181
科图分类：
主题词：	机器学习--ji qi xue xi--算法
电子资源：
ISBN：	978-7-111-64262-6

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314		@a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。
330		@a本书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章是本书重点, 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。
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深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶/何龙著.-北京：机械工业出版社，2020.01

370页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书)

ISBN 978-7-111-64262-6：CNY99.00

本书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章是本书重点, 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。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	1477882	214778828	自科库301/301自科库 39排3列5层/ [索取号:TP181/H182]	在馆
2	1477883	214778837	自科库301/301自科库 39排3列5层/ [索取号:TP181/H182]	在馆