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