本书旨在为读者打下坚实的机器学习基础，并在此基础上深入探讨XGBoost的核心原理、其分布式实现、模型优化以及在不同领域的应用。书中的前三章将引导读者全面理解机器学习算法，掌握模型优化技巧和预测结果评估方法。同时，读者将深入学习多种常用机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和支持向量机等。
在第四章中，作者通过丰富的实际案例，展示如何利用XGBoost处理分类、回归和排序等不同类型的问题，并详细介绍了XGBoost的各项功能。接下来的三章是本书的精华所在，作者不仅从理论层面对XGBoost的原理进行了深入分析，还提供了理论证明，并深入解读了分布式XGBoost的实现细节以及XGBoost各组件的源码。这些内容将帮助读者不仅理解XGBoost的工作原理，还能够在实际工作中灵活运用。
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