Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn: Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python
Məhsul #: 38467082

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn: Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python

Məhsul #: 38467082

AZN 102

AZN 127

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from ABŞ

20%

0 ratings Rəy yazın
Stokda
ABŞ USA mağazasından idxal olunur

QTY:

Elə indi sifariş verin və əldə edin Şənbə, Noyabr 07
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Daha çox göstər
U-Care Zəmanəti:
Heç biri
Plan seçin
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of ABŞ store (110-120). Recommended power converters İndi almaq.

Məhsul təfərrüatları

Discover how to perform machine learning and extreme gradient boosting with Python. Get hands-on experience with XGBoost and scikit-learn. Shop now at Ubuy Azerbaijan.
  • Get to grips with building robust XGBoost models using Python and scikit-learn for deploymentKey FeaturesGet up and running with machine learning and understand how to boost models with XGBoost in no timeBuild real-world machine learning pipelines and fine-tune hyperparameters to achieve optimal resultsDiscover tips and tricks and gain innovative insights from XGBoost Kaggle winnersBook DescriptionXGBoost is an industry-proven, open-source software library that provides a gradient boosting framework for scaling billions of data points quickly and efficiently.The book introduces machine learning and XGBoost in scikit-learn before building up to the theory behind gradient boosting. You'll cover decision trees and analyze bagging in the machine learning context, learning hyperparameters that extend to XGBoost along the way. You'll build gradient boosting models from scratch and extend gradient boosting to big data while recognizing speed limitations using timers. in XGBoost are explored with a focus on speed enhancements and deriving parameters mathematically. With the help of detailed case studies, you'll practice building and fine-tuning XGBoost classifiers and regressors using scikit-learn and the original Python API. You'll leverage XGBoost hyperparameters to improve scores, correct missing values, scale imbalanced datasets, and fine-tune alternative base learners. Finally, you'll apply advanced XGBoost techniques like building non-correlated ensembles, stacking models, and preparing models for industry deployment using sparse matrices, customized transformers, and pipelines.By the end of the book, you'll be able to build high-performing machine learning models using XGBoost with minimal errors and maximum speed.What you will learnBuild gradient boosting models from scratchDevelop XGBoost regressors and classifiers with accuracy and speedAnalyze variance and bias in terms of fine-tuning XGBoost hyperparametersAutomatically correct missing values and scale imbalanced dataApply alternative base learners like dart, linear models, and XGBoost random forestsCustomize transformers and pipelines to deploy XGBoost modelsBuild non-correlated ensembles and stack XGBoost models to increase accuracyWho this book is forThis book is for data science professionals and enthusiasts, data analysts, and developers who want to build fast and accurate machine learning models that scale with big data. Proficiency in Python, along with a basic understanding of linear algebra, will help you to get the most out of this book.Table of ContentsMachine Learning LandscapeDecision Trees in DepthBagging with Random ForestsFrom Gradient Boosting to XGBoostXGBoost UnveiledXGBoost HyperparametersDiscovering Exoplanets with XGBoostXGBoost Alternative Base LearnersXGBoost Kaggle MastersXGBoost Model Deployment
Publisher Packt Publishing
Publication date October 16, 2020
Language English
Print length 310 pages
ISBN-10 1839218355
ISBN-13 978-1839218354
Item Weight 1.19 pounds (540 grams)
Dimensions 7.5 x 0.7 x 9.25 inches (19.1 x 1.8 x 23.5 cm)

MƏHSUL TƏSVİRİ

Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn: Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python

Sorğunuz var? Bizimlə söhbət edin

Müştəri Sualları və Cavabları

  • Sual: Ubuy-dan Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and onlayn alış-verişi necə etmək olar?

    Cavab: Ubuy-dan Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and onlayn alış-veriş etmək asandır.. Siz sadəcə olaraq məhsulu axtarmaq, yoxlanış zamanı göndərmə üsulunuzu seçmək və onu yerinizə çatdırmaq lazımdır.
  • Sual: Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and onlayn alış-veriş üçün Azerbaijan üçün əlçatandırmı?

    Cavab: Bəli, Ubuy Azerbaijan-də bu məhsulu münasib qiymətə alış-veriş etmək mümkündür.. Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and yerli olaraq mövcud deyil, lakin ekspress göndərmə xidmətlərimizlə bizə etibar edə bilərsiniz.
  • Sual: Sifariş verdikdən sonra məhsulu əldə etmək nə qədər vaxt aparır?

    Cavab: Sifariş etdiyiniz məhsulun çatdırılma müddəti sifariş etdiyiniz məhsula və seçdiyiniz göndərmə üsuluna görə dəyişir.. Təxmini çatdırılma müddəti ödəniş zamanı qeyd olunur, ona görə də alış-veriş zamanı ehtiyatlı olun.

Neural Networks Editorial Review

Heç bir redaksiya rəyi tapılmadı

Customer Reviews & Ratings

4.4
51 müştərilərin reytinqləri
  • 5 ulduz
    71%
  • 4 ulduz
    15%
  • 3 ulduz
    6%
  • 2 ulduz
    4%
  • 1 ulduz
    4%

Bu məhsulu nəzərdən keçirin

Fikirlərinizi digər müştərilərlə bölüşün

Product Price History

Vacib məlumat

  • Məhdudiyyətlər: Zəhmət olmasa unutmayın ki, beynəlxalq göndərilən məhsullar üçün, hər hansı bir istehsalçı zəmanəti keçərli olmaya bilər; istehsalçının xidmət seçimləri mövcud olmaya bilər; məhsul təlimatları, göstərişləri və təhlükəsizlik xəbərdarlıqları təyinat ölkəsinin dillərində olmaya bilər; məhsullar (və müşayiət olunan materiallar) təyinat ölkəsinin standartlarına, spesifikasiyalarına və etiketləmə tələblərinə uyğun olaraq dizayn edilməmiş ola bilər; və məhsullar təyinat ölkəsinin gərginliyinə və digər elektrik standartlarına uyğun olmaya bilər (lazım olduqda adapter və ya konvertordan istifadə tələb olunur). Alıcı məhsulun təyinat ölkəsinə qanuni olaraq idxal oluna biləcəyini təmin etmək üçün cavabdehdir. Ubuy və ya onun filiallarından sifariş verərkən, alıcı qeydin idxalçısıdır və təyinat ölkəsinin bütün qanun və qaydalarına riayət etməlidir.
  • Ubuy qlobal bir axtarış motoru olduğu üçün Ubuy-də sadalanan bütün məhsullar satışda deyil.Məhsullar ixrac/ticarət qaydalarına tabedir.