专家驻群实时答疑 赠全套资料详解机器学习。

通过本课程的学习，使学员：

1、了解掌握模型评估的方法，实现对不同模型的评估结果进行对比。

2、使用聚类算法解决实际问题的流程和思路，以及对模型的分析和评估。

3、使用MLS工作流和MLS notebook，并掌握优化模型的异常值处理方向。

4、使用分类算法解决实际问题的流程和思路，以及对模型的分析和评估。

5、熟练使用工具MLS notebook，掌握优化模型缺失值填充的方向。

6、使用回归算法解决实际问题的流程和思路，以及对模型的分析和评估。

7、实践操作特征选取、模型评估对比，掌握优化模型特性的生成和选择的方向。

第1章 Day 1 模型评估

第2章 Day 2 机器学习助力客户分群（上）

第3章 Day 3 机器学习助力客户分群（下）

第4章 Day 4 机器学习助力商品质量分类（上）

第5章 Day 5 机器学习助力商品质量分类（下）

第6章 Day 6 机器学习助力预测性维护（上）

第7章 Day 7 机器学习助力预测性维护（下）