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