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