内容简介
本书主要介绍：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。通过阅读本书，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。
AI简介
这是一本专注于机器学习，尤其是集成学习中的XGBoost算法的专业书籍。这本书的内容涵盖了机器学习与人类学习过程的相似性，集成学习的基本思想与代表性方法，以及KNN算法原理与应用等基础内容。
这本书详细介绍了决策树的基本概念和特点，包括CART算法概述和决策树的基本概念和特点等。同时，这本书也深入探讨了线性回归原理与应用和逻辑回归原理与应用等高级内容。此外，这本书还详细讲解了XGBoost算法原理概述，包括CART算法概述和超参数优化的概述等。
这本书还详细讲解了PCA降维算法原理，模型泛化能力的定义，以及模型选择方法等高级内容。此外，这本书还详细讲解了树模型与深度学习结合研究，GBDT+LR模型结合研究等高级内容。
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