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面对数字经济背景下大数据分析的现实需求，本书分别从经济理论阐述、数学原理推导、程序代码实现三个角度，系统全面地阐释了各类经典机器学习模型的理论内涵和适用范围，以及基于Python编程语言进行算法训练、模型测试和参数调优的具体方法。本书配有A、B两个附录，介绍了Python语言基本语法规则，以及经济大数据分析所涉及的Py

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XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库，为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先，本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后，逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树，并分析在机器学习环境中的装袋技术，同时学习拓展到XGBoost的超参数；并将从零开始构建梯度提升模

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