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# SUMMARY
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* [简介](./README.md)
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* [开篇词|开发者为什么要从实战出发学机器学习?](./docs/413037.md)
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* [01|打好基础:到底什么是机器学习?](./docs/413057.md)
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* [02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook](./docs/413648.md)
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* [03|实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?](./docs/414504.md)
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* [04| 实战5步(下):怎么建立估计10万+软文点击率的模型?](./docs/415149.md)
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* [05 | 数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?](./docs/415910.md)
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* [06 | 聚类分析:如何用RFM给电商用户做价值分组画像?](./docs/416824.md)
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* [07|回归分析:怎样用模型预测用户的生命周期价值?](./docs/417479.md)
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* [08 | 模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?](./docs/418354.md)
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* [09|模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细](./docs/419218.md)
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* [10|模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数](./docs/419746.md)
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* [11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习](./docs/420372.md)
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* [12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?](./docs/421029.md)
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* [13|深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率](./docs/422439.md)
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* [14|留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?](./docs/423109.md)
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* [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](./docs/423893.md)
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* [16|性能评估:不平衡数据集应该使用何种评估指标?](./docs/424124.md)
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* [17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”?](./docs/424305.md)
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* [18 | 增长模型:用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体](./docs/424481.md)
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* [19 | 胸有成竹:如何快速定位合适的机器学习算法?](./docs/425277.md)
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* [20 | 模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?](./docs/426022.md)
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* [21|持续精进:如何在机器学习领域中找准前进的方向?](./docs/426876.md)
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* [一套习题,测出你对机器学习的掌握程度](./docs/427352.md)
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* [结束语 | 可以不完美,但重要的是马上开始](./docs/428089.md)
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