| 字段 | 字段内容 |
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| 005 | 20241108153613.0 |
| 010 | $a: 978-7-302-65951-8$d: CNY99.00 |
| 099 | $a: CAL 012024052804 |
| 100 | $a: 20240530d2024 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: y z 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 梯度提升算法实战$A: ti du ti sheng suan fa shi zhan$e: 基于XGBoost和scikit-learn$f: (美) 科里·韦德著$g: 张生军译 |
| 210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2024.04 |
| 215 | $a: XVII, 218页$d: 26cm |
| 312 | $a: 原文题名取自版权页 |
| 320 | $a: 有书目 |
| 330 | $a: 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。 |
| 500 | $1: 0$a: Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn$m: Chinese |
| 606 | $a: 机器学习$A: ji qi xue xi$x: 算法 |
| 690 | $a: TP181$v: 5 |
| 701 | $a: 韦德$A: wei de$g: (Wade, Corey)$4: 著 |
| 702 | $a: 张生军$A: zhang sheng jun$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: 北京丰涵文化$c: 20241022 |
| 905 | $a: SXCDS$b: 01386120-2$h: 3$d: TP181$e: 149$r: CNY99.00 |
| 920 | $a: 150900$z: 1 |
| 998 | $a: SXUFE |
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