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梯度提升算法实战
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:基于XGBoost和scikit-learn /(美) 科里·韦德著 ;张生军译
ISBN/ISSN：978-7-302-65951-8
价格：CNY99.00
出版：北京 :清华大学出版社 ,2024.04
载体形态：XVII, 218页 ;26cm
简介：本书共分三大部分: 第一部分 (第1-4章) 为入门部分, 介绍XGBoost背后的实用理论, 包括装袋和提升模型结构、数据预处理、回归和分类模型、XGBoost基本模型及超参数微调 ; 第二部分 (第5-7章) 为进阶部分, 介绍XGBoost框架构成及超参数优化 ; 第三部分 (第8-10章) 为高级部分, 着重讨论微调备选基学习器、创新技巧、特征工程, 并使用稀疏矩阵、定制转换器和管道, 练习构建适合行业部署的模型。
统一题名：Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn
中图分类号：TP181
责任者：韦德 ((Wade, Corey)) 著 张生军 译
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