具体描述
本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。
第5～7章是本书的重点，从理论推导与源码层面深入剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。
第8～9章为进阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难点，进而帮助读者更好地解决实际问题。
第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以开拓眼界，拓展思路。
作者简介
何龙
现就职于滴滴出行，XGBoost开源社区贡献者，专注于人工智能和机器学习领域，从底层算法原理到上层应用实践都有广泛的兴趣和研究。较早接触XGBoost，熟悉XGBoost应用开发，深入阅读源码，具有丰富的项目开发经验。
目录信息
第1章 机器学习概述1
1.1 何谓机器学习1
1.1.1 机器学习常用基本概念2
1.1.2 机器学习类型3
1.1.3 机器学习应用开发步骤4
1.2 集成学习发展与XGBoost提出5
1.2.1 集成学习5
1.2.2 XGBoost6
1.3 小结7
第2章 XGBoost骊珠初探9
2.1 搭建Python机器学习环境9
2.1.1 Jupyter Notebook10
2.1.2 NumPy11
2.1.3 Pandas18
2.1.4 Matplotlib32
2.1.5 scikit-learn39
2.2 搭建XGBoost运行环境39
2.3 示例：XGBoost告诉你蘑菇是否有毒42
2.4 小结44
第3章 机器学习算法基础45
3.1 KNN45
3.1.1 KNN关键因素46
3.1.2 用KNN预测鸢尾花品种47
3.2 线性回归52
3.2.1 梯度下降法53
3.2.2 模型评估55
3.2.3 通过线性回归预测波士顿房屋价格55
3.3 逻辑回归57
3.3.1 模型参数估计59
3.3.2 模型评估60
3.3.3 良性/恶性乳腺肿瘤预测61
3.3.4 softmax64
3.4 决策树65
3.4.1 构造决策树66
3.4.2 特征选择67
3.4.3 决策树剪枝71
3.4.4 决策树解决肿瘤分类问题71
3.5 正则化75
3.6 排序78
3.6.1 排序学习算法80
3.6.2 排序评价指标81
3.7 人工神经网络85
3.7.1 感知器85
3.7.2 人工神经网络的实现原理87
3.7.3 神经网络识别手写体数字90
3.8 支持向量机92
3.8.1 核函数95
3.8.2 松弛变量97
3.8.3 通过SVM识别手写体数字98
3.9 小结99
第4章 XGBoost小试牛刀100
4.1 XGBoost实现原理100
4.2 二分类问题101
4.3 多分类问题109
4.4 回归问题113
4.5 排序问题117
4.6 其他常用功能121
4.7 小结145
第5章 XGBoost原理与理论证明146
5.1 CART146
5.1.1 CART生成147
5.1.2 剪枝算法150
5.2 Boosting算法思想与实现151
5.2.1 AdaBoost151
5.2.2 Gradient Boosting151
5.2.3 缩减153
5.2.4 Gradient Tree Boosting153
5.3 XGBoost中的Tree Boosting154
5.3.1 模型定义155
5.3.2 XGBoost中的Gradient Tree Boosting156
5.4 切分点查找算法161
5.4.1 精确贪心算法161
5.4.2 基于直方图的近似算法163
5.4.3 快速直方图算法165
5.4.4 加权分位数概要算法167
5.4.5 稀疏感知切分点查找算法167
5.5 排序学习169
5.6 DART174
5.7 树模型的可解释性177
5.7.1 Saabas177
5.7.2 SHAP179
5.8 线性模型原理183
5.8.1 Elastic Net回归183
5.8.2 并行坐标下降法184
5.8.3 XGBoost线性模型的实现185
5.9 系统优化187
5.9.1 基于列存储数据块的并行学习188
5.9.2 缓存感知访问190
5.9.3 外存块计算191
5.10 小结192
第6章 分布式XGBoost193
6.1 分布式机器学习框架Rabit 193
6.1.1 AllReduce193
6.1.2 Rabit195
6.1.3 Rabit应用197
6.2 资源管理系统YARN 200
6.2.1 YARN的基本架构201
6.2.2 YARN的工作流程202
6.2.3 XGBoost on YARN203
6.3 可移植分布式XGBoost4J205
6.4 基于Spark平台的实现208
6.4.1 Spark架构208
6.4.2 RDD210
6.4.3 XGBoost4J-Spark211
6.5 基于Flink平台的实现223
6.5.1 Flink原理简介224
6.5.2 XGBoost4J-Flink227
6.6 基于GPU加速的实现229
6.6.1 GPU及其编程语言简介229
6.6.2 XGBoost GPU加速原理230
6.6.3 XGBoost GPU应用236
6.7 小结239
第7章 XGBoost进阶240
7.1 模型训练、预测及解析240
7.1.1 树模型训练240
7.1.2 线性模型训练256
7.1.3 模型预测258
7.1.4 模型解析261
7.2 树模型更新264
7.2.1 updater_colmaker264
7.2.2 updater_histmaker264
7.2.3 updater_fast_hist271
7.2.4 其他更新器276
7.3 目标函数278
7.3.1 二分类279
7.3.2 回归280
7.3.3 多分类282
7.3.4 排序学习284
7.4 评估函数288
7.4.1 概述289
7.4.2 二分类291
7.4.3 多分类295
7.4.4 回归296
7.4.5 排序297
7.5 小结299
第8章 模型选择与优化300
8.1 偏差与方差300
8.2 模型选择303
8.2.1 交叉验证304
8.2.2 Bootstrap306
8.3 超参数优化307
8.3.1 网格搜索308
8.3.2 随机搜索310
8.3.3 贝叶斯优化313
8.4 XGBoost超参数优化315
8.4.1 XGBoost参数介绍315
8.4.2 XGBoost调参示例319
8.5 小结334
第9章 通过XGBoost实现广告分类器335
9.1 PCA335
9.1.1 PCA的实现原理335
9.1.2 通过PCA对人脸识别数据降维338
9.1.3 利用PCA实现数据可视化341
9.2 通过XGBoost实现广告分类器343
9.3 小结357
第10章 基于树模型的其他研究与应用358
10.1 GBDT、LR融合提升广告点击率358
10.2 mGBDT360
10.3 DEF362
10.4 一种基于树模型的强化学习方法366
10.5 小结370
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书在讲解自然语言处理（NLP）的Transformer架构时，真是做到了化繁为简的极致。我以前一直对自注意力机制（Self-Attention）感到困惑，总觉得它在数学上的描述太抽象了。然而，这本书提供了一个非常巧妙的比喻——将信息处理过程想象成一场复杂的“信息交流会”，每个词语都在会议中与其他所有词语进行“协商”，确定彼此的重要性。作者随后引入了多头注意力（Multi-Head Attention）的概念，并用图形化方式展示了不同“头”关注到的不同方面。更棒的是，书中用了一个贯穿始终的例子——机器翻译，来演示从输入编码到输出解码的整个流程，清晰地展示了位置编码（Positional Encoding）是如何解决序列顺序问题的。这本书的深度和广度都让人满意，它不仅介绍了基础，还讨论了诸如预训练模型（如BERT的变体）的最新发展趋势，对于希望在NLP前沿有所建树的研究者来说，这本书的参考价值极高。
评分这本书在探讨模型的可解释性（XAI）方面，展现出了极高的前瞻性。在人工智能日益融入决策核心的今天，黑箱模型带来的信任危机是一个必须正视的问题。作者没有仅仅停留在LIME或SHAP这些基础工具的介绍上，而是将重点放在了因果推断和反事实解释上。书中详细阐述了如何构建反事实样本集来评估模型在假设条件改变时的反应，这对于金融风控、医疗诊断等高风险领域至关重要。我特别欣赏作者对于评估解释方法有效性的章节，他指出了当前许多XAI方法在稳健性方面存在的缺陷，并提出了更严格的评估标准。这种批判性思维贯穿全书，使得这本书不仅仅是一本“如何使用工具”的手册，更是一部“如何科学地理解工具局限性”的指南。阅读此书，能明显感受到作者对构建负责任、可信赖的AI系统的深刻思考。
评分坦白说，我之前对强化学习（RL）的理解仅停留在教科书的基础概念上，比如马尔可夫决策过程（MDP）和Q学习。这本书则完全颠覆了我的认知，它真正让我理解了RL是如何在复杂、动态的环境中做出最优决策的。作者花费了大量篇幅深入探讨了策略梯度方法，尤其是Actor-Critic架构。书中对于“探索与利用”的权衡分析得极其透彻，不仅仅是公式的堆砌，而是结合了大量的模拟实验结果来佐证理论。比如，在讲解近端策略优化（PPO）时，作者详细比较了它与传统的策略梯度方法在样本效率和稳定性上的巨大差异，并且配有清晰的图表展示不同算法在特定环境下的收敛曲线。这本书的叙事风格非常严谨且富有启发性，它鼓励读者去思考算法背后的哲学——如何在不确定性中寻找最优路径。对于想精通决策智能领域的工程师来说，这本书提供了必要的理论深度和实践指导。
评分我一直觉得，数据预处理和特征工程是机器学习项目成功的关键，但很多书籍往往一带而过，把重点放在模型本身。这本书在这方面却投入了惊人的篇幅和细致的讲解。它不仅仅列举了缺失值处理和异常值检测的常用方法，而是深入剖析了每种方法背后的统计学原理和对模型性能的潜在影响。例如，在特征编码部分，作者详尽地对比了独热编码（One-Hot Encoding）在大规模稀疏数据下的弊端，并推荐了目标编码（Target Encoding）等更高级的技术，同时不忘提醒读者如何防范信息泄露。书中甚至开辟了一个章节专门讨论特征选择的稳定性问题，并介绍了基于置信区间的特征重要性评估方法。这本书的独特之处在于，它将“脏活累活”的特征工程提升到了与核心算法同等重要的地位，对于那些追求模型性能极限的实践者来说，这种注重细节的态度是无比宝贵的。
评分我最近读了一本关于深度学习模型的书，简直是打开了新世界的大门。作者的叙述方式非常直观，没有过多晦涩的数学公式，而是通过大量的图示和具体的应用案例来解释那些看似复杂的概念。比如，在介绍卷积神经网络（CNN）的部分，作者用了好几页的篇幅来剖析不同层级的特征提取过程，从边缘检测到纹理识别，再到高级语义的理解，每一步都配有清晰的流程图。我印象最深的是，他并没有停留在理论层面，而是结合了实际的图像识别项目，手把手地教读者如何搭建一个能用的模型，并且重点讲解了如何调试和优化模型性能。这本书的实用性体现在它的代码示例上，每一个关键算法都有配套的Python代码，而且代码注释非常详细，即便是初学者也能很快上手。对于想深入了解现代计算机视觉领域的人来说，这本书绝对是一份不可多得的宝藏，它真正做到了让复杂的理论变得触手可及。
评分基本上是一本比较实际的书，整体上来说还是入门水平，比较make sense的地方是数学上并没有讲的太模糊，概念都会有例子从而比较清楚，也有几个项目提供了不少源代码，还没动手但估计自己琢磨pipe花的时间肯定比买JD五折的书的成本高hhh，但是深度上来说确实不足，分布式相关的东西基本上就是浅尝辄止的程度，估计是觉得都是复制粘贴上云的活，但是实际情况也就是这样
评分源码部分写的很深入
评分很不错的工具集，可以与神经网络相抗衡。终于出了相关书籍了
评分工作需要，买来看看，内容详实，涉及分布式应用
评分很不错的工具集，可以与神经网络相抗衡。终于出了相关书籍了
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