211-零基础实战机器学习
├┈01丨打好基础：到底什么是机器学习？.pdf
├┈02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.pdf
├┈03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf
├┈04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.pdf
├┈05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.pdf
├┈06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf
├┈07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf
├┈08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf
├┈09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf
├┈10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf
├┈11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf
├┈12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.pdf
├┈13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf
├┈14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf
├┈15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.pdf
├┈16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf
├┈17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.pdf
├┈18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf
├┈19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf
├┈20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf
├┈21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf
├┈结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf
├┈开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf
└┈一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf
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