开篇词|开发者为什么要从实战出发学机器学习?
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 Notebook03|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?
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
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?
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