LEARN XGBoost : Build High-Performance Models for Accurate Predictions
Idioma: inglés
Editorial: Createspace Independent Publishing Platform Apr 2025, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo

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Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
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Neuware - Mastering XGBoost is an essential skill for professionals working in data science, machine learning, and predictive model engineering in critical environments. Widely used in technical competitions, business solutions, and large-scale production systems, XGBoost is a leading reference for performance, stability, and control in supervised learning pipelines. This book offers a direct, applied, and technically precise approach to all core aspects of the library, focusing on real-world applications and professional validation.Developed in accordance with the TECHWRITE 2.3 Protocol, the content is ideal for data scientists, machine learning engineers, technical analysts, and students seeking to master XGBoost with an operational focus and full system integration. Its modular structure allows for a progression from conceptual understanding to technical deployment, with explained code, recommended practices, and structured error resolution.You will learn how to build robust models for classification, regression, and multiclass problems, with advanced evaluation, automated tuning, and integration into production environments.Includes: Structured data pipelines using Pandas and NumPySupervised modeling with XGBClassifier and XGBRegressorTuning with GridSearchCV, RandomizedSearchCV, and cross-validationExplainability using SHAP Values, importance_gain, and visualizationsTime series forecasting with sliding windowsDeployment via Flask, FastAPI, Streamlit, and DockerGPU (CUDA) execution and Dask clustersIntegration with AWS SageMaker and enterprise modelingCase studies using public datasets and a final professional checklistMaster XGBoost and position yourself with technical authority in projects that demand accurate predictions, reliable validation, and end-to-end delivery aligned with systems and strategic objectives. This book is your professional reference manual for the most powerful algorithm in modern supervised modeling.xgboost, supervised machine learning, classification and regression, hyperparameter tuning, deployment with Flask and FastAPI, SHAP Values, time series, Dask, GPU, SageMaker, enterprise projects, explainability, predictive modeling, production pipelines.…
N° de ref. del artículo 9798281647175
- Título
- LEARN XGBoost : Build High-Performance Models for Accurate Predictions
- Autor
- Studiod Smart Tech Content
- Editorial
- Createspace Independent Publishing Platform Apr 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798281647175
- Peso del artículo
- 232 gramos
- Dimensiones
- 229x152x12 mm
- Serie
- Libro 11 de 15: AI & Machine Learning ENG
Mastering XGBoost is an essential skill for professionals working in data science, machine learning, and predictive model engineering in critical environments. Widely used in technical competitions, business solutions, and large-scale production systems, XGBoost is a leading reference for performance, stability, and control in supervised learning pipelines. This book offers a direct, applied, and technically precise approach to all core aspects of the library, focusing on real-world applications and professional validation.
Developed in accordance with the TECHWRITE 2.3 Protocol, the content is ideal for data scientists, machine learning engineers, technical analysts, and students seeking to master XGBoost with an operational focus and full system integration. Its modular structure allows for a progression from conceptual understanding to technical deployment, with explained code, recommended practices, and structured error resolution.
You will learn how to build robust models for classification, regression, and multiclass problems, with advanced evaluation, automated tuning, and integration into production environments.
Includes:
Structured data pipelines using Pandas and NumPy
Supervised modeling with XGBClassifier and XGBRegressor
Tuning with GridSearchCV, RandomizedSearchCV, and cross-validation
Explainability using SHAP Values, importance_gain, and visualizations
Time series forecasting with sliding windows
Deployment via Flask, FastAPI, Streamlit, and Docker
GPU (CUDA) execution and Dask clusters
Integration with AWS SageMaker and enterprise modeling
Case studies using public datasets and a final professional checklist
Master XGBoost and position yourself with technical authority in projects that demand accurate predictions, reliable validation, and end-to-end delivery aligned with systems and strategic objectives. This book is your professional reference manual for the most powerful algorithm in modern supervised modeling.
xgboost, supervised machine learning, classification and regression, hyperparameter tuning, deployment with Flask and FastAPI, SHAP Values, time series, Dask, GPU, SageMaker, enterprise projects, explainability, predictive modeling, production pipelines
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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