深入理解 XGBoost：高效機器學習算法與進階

本書以機器學習基礎知識做鋪墊，深入剖析XGBoost的原理、分佈式實現、模型優化、深度應用等。
第1～3章使讀者對機器學習算法形成整體認知，瞭解如何優化模型以及評估預測結果，並熟悉常用機器學習算法的實現原理和應用，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網絡、支持向量機等。
第4章借助實際案例，講解如何通過XGBoost解決分類、回歸、排序等問題，並介紹了XGBoost常用功能的使用方法。
第5～7章是本書的重點，從理論推導與源碼層面深入剖析XGBoost，涵蓋XGBoost原理與理論證明、分佈式XGBoost的實現、XGBoost各組件的源碼解析。
第8～9章為進階內容，著重解析算法實踐與工程應用中的難點，進而幫助讀者更好地解決實際問題。
第10章介紹了一些將樹模型與其他模型融合較為前沿的研究方法，以開拓眼界，拓展思路。

隨著企業數據規模的不斷擴大，基於規則解決業務問題的傳統方法已無法滿足企業需求，迫切需要一種高效、準確的方式提升業務指標，如何快速訓練出高準確率的模型成為許多企業面對的挑戰。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting），初驚艷於Kaggle競賽，後以出眾的效率和較高的準確度得到廣泛應用。正如其名，它是Gradient Boosting思想的實現，最大的特點是能夠通過並行實現加速計算，同時在算法上加以改進提高了精度。
XGBoost存在一定的學習門檻，資料又較為分散，缺乏一個系統、完整的學習教程可以參考。作者作為XGBoost開源社區貢獻者，經長期積累與實踐，潛心研思，總結成書，以饗讀者。
理論先行：以機器學習常用算法為鋪墊，打下良好的理論基礎。
夯實基礎：全面覆蓋了決策樹、Gradient Tree Boosting、目標函數近似、切分點查找算法等主要內容。
重視深度：深入闡述了分佈式實現、排序學習、模型解釋性等算法和技術。
案例豐富：算法講解與應用案例相輔相成，以便讀者靈活運用、融會貫通。
此外，本書也可作為算法開發人員的手邊工具書，在學習和工作中隨時查閱參考。