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梯度提升算法实战—基于XGBoost和scikitlearn
| 著者 | (美)科里·韦德(Corey Wade)著,张生军译 |
| ISBN | 9787302659518 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2024 |
| 页码 | 17,218页 |
| 价格 | ¥99.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.6/10
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📝 内容简介
本书共分3部分。第1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2部分介绍XGBoost框架构成及超参数优化;第3部分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。
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