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Guillaume Saupin

Gradient Boosting - Exploitez les arbres de décision pour le Machine Learning

  • Gradient Boosting - Exploitez les arbres de décision pour le Machine Learning
Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
Ce livre sur les méthodes de Gradient Boosting est destiné aux étudiants, universitaires, ingénieurs et data scientists qui souhaitent approfondir leur compréhension de cette technique de Machine Learning. Utilisée pour construire des ensembles d’arbres de décision, le Gradient Boosting est illustré à travers des exemples de code applicatif. Les lecteurs apprendront à construire leur propre librairie d’entraînement des méthodes de Gradient Boosting, tout en acquérant de solides bases techniques en Data Science pour la construction de modèles de Machine Learning. Le livre aborde les principes du Gradient Boosting, sa théorie mathématique, son application pratique, ainsi que sa configuration. Il couvre également l’utilisation du Gradient Boosting pour les séries temporelles, en présentant les bibliothèques XGBoost, CatBoost et LightGBM, ainsi que le concept de modèle multi-résolution. Des éléments complémentaires sont disponibles en téléchargement sur le site de l'éditeur. Afficher moinsAfficher plus

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Ce livre sur les méthodes de Gradient Boosting est destiné aux étudiants, universitaires, ingénieurs et data scientists qui souhaitent approfondir leur compréhension de cette technique de Machine Learning. Utilisée pour construire des ensembles d’arbres de décision, le Gradient Boosting est illustré à travers des exemples de code applicatif. Les lecteurs apprendront à construire leur propre librairie d’entraînement des méthodes de Gradient Boosting, tout en acquérant de solides bases techniques en Data Science pour la construction de modèles de Machine Learning. Le livre aborde les principes du Gradient Boosting, sa théorie mathématique, son application pratique, ainsi que sa configuration. Il couvre également l’utilisation du Gradient Boosting pour les séries temporelles, en présentant les bibliothèques XGBoost, CatBoost et LightGBM, ainsi que le concept de modèle multi-résolution. Des éléments complémentaires sont disponibles en téléchargement sur le site de l'éditeur. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Gradient Boosting - Exploitez les arbres de décision pour le Machine Learning (XGBoost, CatBoost, Li
Auteur
Guillaume Saupin
Editeur
ENI
Format
Grand Format
Publication
16 mars 2022
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
258
Taille
21.6 x 17.8 x 1.3 cm
Poids
402
ISBN-13
9782409034022

Auteur

Guillaume Saupin
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Livré entre : 26 décembre - 29 décembre
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