- หน้าแรก /
- หนังสือ /
- คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี /
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ /
- AI & Machine Learning /
- Neural Networks /
- Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and s...
0 ratings
รายการ #:
38467082
Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn: Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python
รายการ #:
38467082
THB 2148
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from สหรัฐอเมริกา
0 ratings
เขียนรีวิว
มีสินค้า
นำเข้าจาก USA ร้านค้า
QTY:
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ วันพฤหัสบดี, กรกฎาคม 23
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
Ubuy ทำงานอย่างหนักเพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณ ระบบรักษาความปลอดภัยการชำระเงินขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นความลับ โดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งโดยใช้โปรโตคอล AES (Advanced Encryption Standards) และ SSL (Secure Socket Layer) รายละเอียดการชำระเงินของคุณปลอดภัย 100% เนื่องจากเราไม่แบ่งปันข้อมูลการชำระเงินของคุณกับผู้ขายบุคคลที่สาม
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
By the end of the book, you'll be able to build high-performing machine learning models using XGBoost with minimal errors and maximum speed.
Fast
Shipping
คืนสินค้าฟรี*
แพ็คสินค้าอย่างปลอดภัย
สินค้าแท้ 100%
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of สหรัฐอเมริกา store (110-120). Recommended power converters ซื้อเลย.
จุดเด่น
Expert Guidance
Learn from industry professionals who provide in-depth explanations and practical exercises, ensuring a strong understanding of machine learning concepts and applications.
Comprehensive Curriculum
Cover both XGBoost and scikit-learn thoroughly, equipping learners with versatile tools needed to tackle diverse machine learning tasks effectively.
Hands-On Experience
Engage in practical, real-world projects that enhance skill application, making it easier to translate theoretical knowledge into actionable insights.
รายละเอียดสินค้า
| Item Weight | 1 lbs (450 grams) |
เหมาะสำหรับใคร?
-
Aspiring Data Scientists
Ideal for beginners aiming to learn gradient boosting techniques and enhance their skills in machine learning applications.
-
Professionals in Analytics
Beneficial for analysts seeking to improve predictive model performance using advanced methods like XGBoost and scikit-learn.
-
Machine Learning Instructors
Useful for educators teaching machine learning concepts, providing practical insights into implementing gradient boosting models.
-
Absolute Beginners
Not suitable for those with no prior programming or data science experience, as it requires fundamental knowledge.
-
Casual Learners
May not engage users looking for light reading or non-technical discussions rather than in-depth practical applications.
-
Non-Technical Users
Does not cater to users with no technical background who might struggle with coding and mathematical concepts.
ข้อมูลผลิตภัณฑ์
Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn: Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python
มีข้อสงสัย? คุยกับเรา
คําถามและคําตอบของลูกค้า
-
คำถาม:
What is the primary focus of 'Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn'?
คำตอบ: The book focuses on providing practical insights into machine learning techniques using Python, particularly emphasizing gradient boosting methods like XGBoost and the scikit-learn library. It blends theoretical concepts with hands-on coding to empower readers to implement these advanced algorithms effectively. Users can expect to learn about real-world applications, such as predictive analytics and data classification, making it highly relevant for data scientists and machine learning enthusiasts looking to enhance their skills. -
คำถาม:
Is prior experience in machine learning necessary to use this book?
คำตอบ: While the book is designed to be accessible to beginners, a basic understanding of Python and machine learning concepts will greatly enhance your learning experience. It introduces fundamental principles and gradually builds up to more complex topics. Users new to machine learning can benefit from the step-by-step instructions and clear examples. For those with more experience, it offers deeper insights into implementing and optimizing gradient boosting techniques. -
คำถาม:
How does this book differ from other machine learning resources?
คำตอบ: This book stands out by focusing specifically on gradient boosting and its practical implementation through XGBoost and scikit-learn. Unlike many resources that cover a broad array of topics, it delves deeply into the intricacies of boosting algorithms, providing detailed coding examples and relevant use cases. It is particularly beneficial for readers looking to specialize in ensemble methods and performance tuning, ensuring they are well-prepared to tackle real-world data challenges. -
คำถาม:
Can this book help with real-time data applications?
คำตอบ: Absolutely, the book is structured to address real-time data processing and analysis scenarios. By utilizing XGBoost and scikit-learn, readers will learn how to build models that can handle live data inputs effectively. Practical examples included in the text illustrate applications in areas such as fraud detection, stock price prediction, and dynamic customer segmentation, equipping readers with the tools needed for immediate application in various industries. -
คำถาม:
What level of Python proficiency is assumed for readers of this book?
คำตอบ: The book assumes a foundational knowledge of Python, including basic syntax, data structures, and libraries. It is designed to guide readers through the more advanced Python concepts required for implementing machine learning algorithms. Users comfortable with programming in Python will find the transition smoother, while those with only a basic understanding can still follow along with practice and dedication. The hands-on approach also encourages learning through coding directly. -
คำถาม:
Are there any prerequisites for learning gradient boosting in this book?
คำตอบ: While there are no strict prerequisites, familiarity with machine learning concepts and experience with Python will greatly benefit readers. Basic knowledge of statistics and linear algebra can also enhance comprehension of advanced topics. The book progressively introduces concepts, but having a grounding in these areas will enable readers to grasp the intricacies of gradient boosting techniques more effectively, making their learning experience more enriching. -
คำถาม:
How can I apply what I learn from this book to a job in data science?
คำตอบ: The skills gained from this book are directly applicable to roles in data science and analytics. By mastering gradient boosting and the practical applications discussed, readers can enhance their resume and portfolio with relevant projects. Additionally, understanding these advanced algorithms will give an edge in job interviews, as many companies look for candidates proficient in machine learning. Use case examples provided can also serve as practical references during interviews, showcasing real-world problem-solving skills. -
คำถาม:
What machine learning problems can be solved using XGBoost as described in the book?
คำตอบ: XGBoost is a powerful algorithm that can tackle a variety of machine learning problems, including classification, regression, and ranking tasks. The book presents case studies and examples that cover real-world applications such as customer churn prediction, credit scoring, and image classification. By implementing these techniques, readers will understand how to derive valuable insights from complex datasets and achieve better performance over traditional methods. -
คำถาม:
Does the book provide code samples for practice?
คำตอบ: Yes, the book is rich with code samples and exercises designed for hands-on practice. Each chapter includes practical coding examples that illustrate the application of gradient boosting techniques using XGBoost and scikit-learn. Readers are encouraged to run these examples themselves, modifying the code to gain a deeper understanding of the concepts. This hands-on approach solidifies knowledge as readers apply theoretical principles to real-world scenarios. -
คำถาม:
Where can I buy 'Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn'?
คำตอบ: You can purchase 'Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn' from Ubuy in Thailand. Ubuy offers a wide selection of books and resources that cater to your learning needs in data science and machine learning. With Ubuy, you can easily find this title along with related materials around machine learning and Python programming to enhance your skills.
Neural Networks Editorial Review
ไม่พบบทวิจารณ์ด้านบรรณาธิการ
ความคิดเห็นและคะแนนจากลูกค้า
1 การให้คะแนนของลูกค้า
-
5 ดาว
100%
-
4 ดาว
0%
-
3 ดาว
0%
-
2 ดาว
0%
-
1 ดาว
0%
แบ่งปันความคิดของคุณกับลูกค้าท่านอื่น
แชร์ความคิดของคุณกับลูกค้ารายอื่น
Platform Trust & Buyer Confidence
MT
Mohd
Verified buyer
“The product received very good packaging & safe…Thank You”
16 June 2026 · via Trustpilot
SJ
Shawati
Verified buyer
“Accurate delivery timing given”
16 June 2026 · via Trustpilot
YB
Youcef
Verified buyer
“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”
15 June 2026 · via Trustpilot
LM
Leila
Verified buyer
“Never dealt with Ubuy before, but everything worked out great. Seamless cross border purchasing and shipping. Thanks!”
6/7/2026 · via Trustpilot
KA
Kwame
Verified buyer
“The process was smooth, with clear communication and timelines. This was my 1st purchase and I am really impressed. I will definitely be coming back.”
12 June 2026 · via Trustpilot
การชำระเงินที่มั่นใจได้
Global Delivery
การคืนสินค้าที่ง่ายดาย
Genuine Products
ประวัติราคาสินค้า
ข้อมูลสำคัญ
- ข้อจำกัด : สำหรับผลิตภัณฑ์ที่จัดส่งระหว่างประเทศ โปรดทราบว่าการรับประกันของผู้ผลิตอาจไม่ถูกต้อง ตัวเลือกบริการของผู้ผลิตอาจไม่สามารถใช้ได้ คู่มือผลิตภัณฑ์ คำแนะนำ และคำเตือนด้านความปลอดภัยอาจไม่เป็นภาษาของประเทศปลายทาง ผลิตภัณฑ์ (และวัสดุประกอบ) อาจไม่ได้รับการออกแบบตามมาตรฐาน คุณลักษณะเฉพาะ และข้อกำหนดเกี่ยวกับการติดฉลากของประเทศปลายทาง และผลิตภัณฑ์อาจใช้แรงดันไฟฟ้าไม่สอดคล้องกับของประเทศปลายทางและมาตรฐานทางไฟฟ้าอื่น ๆ (ต้องใช้อะแดปเตอร์หรือตัวแปลงไฟตามความเหมาะสม) ผู้รับมีหน้าที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสินค้าสามารถนำเข้าประเทศปลายทางได้อย่างถูกกฎหมาย เมื่อสั่งซื้อจาก Ubuy หรือตัวแทนจำหน่าย ผู้รับคือผู้นำตามกฎหมาย และต้องปฏิบัติตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับทั้งหมดของประเทศปลายทาง
- ผลิตภัณฑ์บางรายการใน Ubuy ไม่ได้มีไว้เพื่อขาย เนื่องจาก Ubuy เป็นเครื่องมือค้นหาระดับโลก ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้าน การส่งออก/การค้า
THB 2148
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ วันพฤหัสบดี, กรกฎาคม 23
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
การจัดส่งข้ามประเทศที่รวดเร็วที่สุด
คุณสมบัติและประโยชน์
- Learn to build gradient boosting models from scratch
- Develop XGBoost regressors and classifiers with accuracy and speed
- Customize transformers and pipelines to deploy XGBoost models
- Discover tips and tricks from XGBoost Kaggle winners
- Apply alternative base learners like dart, linear models, and XGBoost random forests
- Build high-performing machine learning models using XGBoost with minimal errors and maximum speed
Ubuy Assurance
Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns *, and secure packaging on every order.