详细目录:
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]
评论0