품목정보
발행일	2022년 04월 08일
쪽수, 무게, 크기	380쪽 \| 652g \| 18323515mm
ISBN13	9791162245392
ISBN10	1162245395

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CHAPTER 0 코딩 환경 설정 0.1 아나콘다 0.2 주피터 노트북 사용하기 0.3 XGBoost 0.4 버전 PART 1 배깅과 부스팅 CHAPTER 1 머신러닝 개요 1.1 XGBoost 소개 1.2 데이터 랭글링 1.3 회귀 모델 만들기 1.4 분류 모델 만들기 1.5 마치며 CHAPTER 2 결정 트리 2.1 결정 트리 소개 2.2 결정 트리 알고리즘 2.3 분산과 편향 2.4 결정 트리 하이퍼파라미터 튜닝 2.5 심장 질환 예측하기 - 사례 연구 2.6 마치며 CHAPTER 3 배깅과 랜덤 포레스트 3.1 배깅 앙상블 3.2 랜덤 포레스트 살펴보기 3.3 랜덤 포레스트 매개변수 3.4 랜덤 포레스트 성능 높이기 - 사례 연구 3.5 마치며 CHAPTER 4 그레이디언트 부스팅에서 XGBoost까지 4.1 배깅에서 부스팅까지 4.2 그레이디언트 부스팅 작동 방식 4.3 그레이디언트 부스팅 매개변수 튜닝 4.4 빅 데이터 다루기 - 그레이디언트 부스팅 vs XGBoost 4.5 마치며 PART 2 XGBoost CHAPTER 5 XGBoost 소개 5.1 XGBoost 구조 5.2 XGBoost 파라미터 최적화 5.3 XGBoost 모델 만들기 5.4 힉스 보손 찾기 - 사례 연구 5.5 마치며 CHAPTER 6 XGBoost 하이퍼파라미터 6.1 데이터와 기준 모델 준비 6.2 XGBoost 하이퍼파라미터 튜닝 6.3 조기 종료 적용 6.4 하이퍼파라미터 결합 6.5 하이퍼파라미터 조정 6.6 마치며 CHAPTER 7 XGBoost로 외계 행성 찾기 7.1 외계 행성 찾기 7.2 오차 행렬 분석하기 7.3 불균형 데이터 리샘플링 7.4 XGBClassifier 튜닝 7.5 마치며 PART 3 고급 XGBoost CHAPTER 8 XGBoost 기본 학습기 8.1 여러 가지 기본 학습기 8.2 gblinear 적용하기 8.3 dart 비교하기 8.4 XGBoost 랜덤 포레스트 8.5 마치며 CHAPTER 9 캐글 마스터에게 배우기 9.1 캐글 대회 둘러보기 9.2 특성 공학 9.3 상관관계가 낮은 앙상블 만들기 9.4 스태킹 9.5 마치며 CHAPTER 10 XGBoost 모델 배포 10.1 혼합 데이터 인코딩 10.2 사용자 정의 사이킷런 변환기 10.3 XGBoost 모델 만들기 10.4 머신러닝 파이프라인 구성하기 10.5 마치며 APPENDIX A (한국어판 부록) 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리 A.1 LightGBM A.2 사이킷런의 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅 A.3 CatBoost

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안녕하세요. 이책의 역자 입니다.

2022-04-07

안녕하세요. “XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅”을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 진심으로 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 머신러닝 최강 알고리즘인 그레이디언트 부스팅(gradient boosting)을 구현한 XGBoost 라이브러리와 사이킷런의 그레이디언트 부스팅 구현을 소개합니다. 그레이디언트 부스팅의 원리를 이해하는 것 뿐만 아니라 두 라이브러리가 제공하는 다양한 옵션을 배우고 최상의 성능을 내기 위한 하이퍼파라미터 튜닝까지 포함합니다. 유명 캐글 대회의 데이터셋을 사용한 실전 예제도 포함되어 있습니다. 부록에는 한국 독자를 위해 또 다른 유명한 그레이디언트 부스팅 라이브러리인 LightGBM, CatBoost가 포함되어 있습니다. 또한 최신 사이킷런에 추가된 히스토그램 그레이디언트 부스팅도 부록에 들어 있습니다! XGBoost와 그레이디언트 부스팅을 배우는데 가장 좋은 출발점이 되실거에요! 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/hogb-home)와 깃허브(https://bit.ly/hogb-git)를 꼭 참고해 주세요. 라이브러리 최신 버전에 맞춘 코드와 에러타를 업데이트 하겠습니다. [구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)], [머신러닝 파워드 애플리케이션], [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2판], [미술관에 GAN 딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 열 아홉 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

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