
XGBoost入门与实践——原理剖析及源码解读、实战指南
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简介:
本书为读者提供了一条深入理解并运用XGBoost算法的路径,不仅详细解析了其工作原理,还通过源代码解读帮助读者掌握其实现细节,并辅以丰富的实战案例指导应用。适合数据科学爱好者与从业者阅读学习。
XGBoost是一个可扩展的、便携式的以及分布式的Gradient Boosting (GBDT, GBRT或GBM)库,适用于Python、R、Java、Scala及C++等语言。它可以在单机环境,Hadoop,Spark,Flink和DataFlow上运行。
该库使用C++编写,并支持通过Python和R进行调用。目前也已开发出分布式版本的XGBoost。
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