《零基础实战机器学习》PDF文档

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《零基础实战机器学习》是一本助力读者快速掌握机器学习的实用文档。

该文档从基础概念入手,开篇便阐述开发者从实战出发学习机器学习的重要性,为后续内容奠定基础。内容涵盖工具准备,如指导安装并使用Jupyter Notebook;还包括数据探索、回归分析、聚类分析等基础操作讲解,像怎样从数据中找到用户的RFM值,以及如何用RFM给电商用户做价值分组画像等。

在模型相关方面,介绍了模型优化的多种方法,如通过特征工程提高模型效率、防止过拟合等;也有深度学习的内容,包含用CNN认识深度学习、用RNN预测激活率走势等。此外,还涉及模型部署、性能评估等实践环节,如怎么发布训练好的机器学习模型,不平衡数据集应使用何种评估指标等。

文档结尾设置了习题,可帮助自测对机器学习的掌握程度。其特色在于以实战为导向,从实际问题出发,适合想要从零开始学习机器学习的编程爱好者、开发者等人群。

《零基础实战机器学习》PDF文档

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零基础实战机器学习275.23MB
211-零基础实战机器学习275.23MB
一套习题,测出你对机器学习的掌握程度.pdf7.84MB
开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习?.pdf27.46MB
结束语丨可以不完美,但重要的是马上开始.pdf8.54MB
21丨持续精进:如何在机器学习领域中找准前进的方向?.pdf11.17MB
20丨模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?.pdf9.85MB
19丨胸有成竹:如何快速定位合适的机器学习算法?.pdf10.46MB
18丨增长模型:用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf10.28MB
17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”_.pdf9.45MB
16丨性能评估:不平衡数据集应该使用何种评估指标?.pdf10.78MB
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.pdf10.18MB
14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?.pdf10.25MB
13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率.pdf11.55MB
12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?.pdf9.95MB
11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习.pdf14.45MB
10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数.pdf9.78MB
09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细.pdf11.06MB
08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?.pdf11.7MB
07丨回归分析:怎样用模型预测用户的生命周期价值?.pdf12.59MB
06丨聚类分析:如何用RFM给电商用户做价值分组画像?.pdf10.9MB
05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?.pdf11.36MB
04丨实战5步(下):怎么建立估计10万+软文点击率的模型?.pdf12.22MB
03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?.pdf10.27MB
02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook.pdf11.01MB
01丨打好基础:到底什么是机器学习?.pdf12.12MB
共24个文件,合计:275.23MB
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