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深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶
hdw2000 2019-12-05

深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶》主要介绍:XGBoost相关的机器学习基础算法;XGBoost安装编译与简单使用;XGBoost的实现原理与理论证明;XGBoost基于CPU多线程的实现以及分布式训练方法;剖析XGBoost源码,从代码层面洞彻XGBoost的实现原理,以及XGBoost的应用与调优,通过典型示例为读者提供使用参考,掌握实战技能。

通过阅读《深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶》,不仅能使读者理解XGBoost的原理,将XGBoost应用到业务场景中,更能从源码的角度深入学习XGBoost的并行化和分布式实现等优化技术,以更短的时间训练出高准确度的模型,使XGBoost成为学习和工作中的一把利剑。

随着企业数据规模的不断扩大,基于规则解决业务问题的传统方法已无法满足企业需求,迫切需要一种高效、准确的方式提升业务指标,如何快速训练出高准确率的模型成为许多企业面对的挑战。

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting),初惊艳于Kaggle竞赛,后以出众的效率和较高的准确度得到广泛应用。正如其名,它是Gradient Boosting思想的实现,最大的特点是能够通过并行实现加速计算,同时在算法上加以改进提高了精度。

XGBoost存在一定的学习门槛,资料又较为分散,缺乏一个系统、完整的学习教程可以参考。作者作为XGBoost开源社区贡献者,经长期积累与实践,潜心研思,总结成书,以飨读者。

理论先行:以机器学习常用算法为铺垫,打下良好的理论基础。

夯实基础:全面覆盖了决策树、Gradient Tree Boosting、目标函数近似、切分点查找算法等主要内容。

重视深度:深入阐述了分布式实现、排序学习、模型解释性等算法和技术。

案例丰富:算法讲解与应用案例相辅相成,以便读者灵活运用、融会贯通。

深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶

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