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mito
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零基础实战机器学习

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发表于 2022-8-14 09:34:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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发表于 2022-8-14 23:15:53 | 显示全部楼层
学习了 确实不错
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