LEARN XGBoost: Build High-Performance Models for Accurate Predictions (AI & Machine Learning ENG)
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2025
- Brossura
- Nuovo

Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Codice articolo I-9798281647175
- Titolo
- LEARN XGBoost: Build High-Performance Models for Accurate Predictions (AI & Machine Learning ENG)
- Autore
- Rodrigues, Diego; Smart Tech Content, StudioD21
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798281647175
- Serie
- Libro 11 di 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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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.