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 [12.12M]

02丨工具准备：安装并使用jupyternotebook.pdf [11.01M]

03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf [10.27M]

04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.pdf [12.22M]

05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的rfm值？.pdf [11.36M]

06丨聚类分析：如何用rfm给电商用户做价值分组画像？.pdf [10.90M]

07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf [12.59M]

08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf [11.70M]

09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf [11.06M]

10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf [9.78M]

11｜深度学习（上）：用cnn带你认识深度学习.pdf [14.45M]

12｜深度学习（中）：如何用rnn预测激活率走势？.pdf [9.95M]

13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf [11.55M]

14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf [10.25M]

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 [10.18M]

16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf [10.78M]

17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.pdf [9.45M]

18丨增长模型：用xgboost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf [10.28M]

19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf [10.46M]

20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf [9.85M]

21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf [11.17M]

结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf [8.54M]

开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf [27.46M]

一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf [7.84M]