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XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅
글쓴이
코리 웨이드 저
출판사
한빛미디어
출판일
2022년 4월 8일
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저자

이미지

코리 웨이드

수학과 예술 분야 석사이고 버클리 코딩 아카데미(Berkeley Coding Academy)의 설립자이자 이사로 전세계 10대들에게 머신러닝과 인공지능을 가르치고 있습니다. 또한 코리는 버클리 고등학교 독립 학습 프로그램의 수학 분야 의장으로서 프로그래밍과 고등 수학을 가르치고있습니다. 기초적인 자연어 처리를 가르치며, 패스스트림(Pathstream)과 데이터 과학 커리큘럼을 개발하고, 투워드 데이터 사이언스(Towards Data Science), 스프링보드(Springboard), 미디엄(Medium)에 통계학과 머신러닝 글을 기고합니다. 『The Python Workshop』(Packt, 2019)의 공동 저자이기도 합니다.


책 소개

분야IT 모바일
캐글 우승자들의 머신러닝 우승 비법이자 현존하는 가장 우월한 머신러닝 모델 XGBoost

이 책은 기본적인 머신러닝과 판다스부터 사용자 정의 변환기, 파이프라인과 희소 행렬로 새로운 데이터의 예측을 만드는 강력한 XGBoost 모델 튜닝까지 모두 다룬다. 또한 XGBoost의 탄생 배경과 XGBoost를 특별하게 만드는 수학적 이론과 기술, 물리학자와 천문학자가 우주를 연구하는 사례 연구까지 다양한 XGBoost의 흥미로운 이야기와 캐글 마스터들의 우승 비법까지 소개한다. 마지막으로 더 확실한 이해를 위해 원서에는 없는 친절하고 상세한 역자 노트와 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리를 배울 수 있는 한국어판만의 부록을 추가하여 내용을 더욱 가득 채웠다. 이 책 한 권이면 복잡한 XGBoost 개념을 완벽하게 이해하고 제품을 위한 머신러닝을 구축해볼 수 있게 된다. 그레이디언트 부스팅을 현업에 적용해보고 싶은 머신러닝 엔지니어나 캐글 대회를 준비하고 있는 캐글 도전자에게 훌륭한 안내서가 되어줄 것이다.

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