한빛미디어

머신러닝 알고리즘  XGBoost를 다루는 국내 최초의 번역서가 나와서 인기가 많은 책입니다.
큰 분류에서 언급만 되고 있는 책은 몇가지 있지만, Desion Tree에 대해서 좀더 심도있게 다루고
점차 기술적인 발전을 통해서 Gradient Booting까지 학습하기에 많은 내용이 상세히 설명되어 있습니다.
위에서 언급한 XGBoost의 기술적인 포지션을 확인하고, 
결정트리에 및 배깅, 부스팅 기법에 관심이 많은 독자분들이면 많은 도움을 받으실수 있습니다.
☞ Decision Tree (결정트리 머신러닝 알고리즘)을 학습 및 관심이 많은 독자분
☞ XGBoost를 조금더 세부적으로 학습하려고 하는 독자분
☞ XGBoost이후에 나온 다른 알고리즘 LightGBM, CatBoost기법에 대해서 관심 있는 독자분
☞ 캐글에서 XGBoost를 적용해보고 싶은 독자분
책의 구성
XGBoost에 대한 설명으로만 구성되어 있지 않고 결정트리에 대한 전반적인 부분이 Part1에 설명되어 있고,
Part2,3에서는 심도있게 XGBoost에 대해서 설명이 됩니다.
책의 흐름을 보면 결정트리의 흐름이 PART1에서 설명되어 지고
PART2,3에서 XGBoost에  설명이 되어집니다.
한국어판 부록에서만 추가된 내용이 있습니다.

LightGBM, CatBoost에 대한 이론적인 부분과 예제코드를 통해서 기존 방식과 차이점을 제시하며

활용가능하도록 언급되어 있습니다