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Python 营销中的机器学习

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

我们学到了什么？

  • 机器学习类型：监督、无监督、强化
  • 机器学习流程
  • 针对不同模型的数据准备技巧
  • 用逻辑回归与决策树预测电信客户流失
  • 计算客户终身价值
  • 用线性回归预测下月交易量
  • 用多种指标评估模型表现
  • 基于购买记录用 K-means 与 NMF 细分客户
Python 营销中的机器学习

下一步是什么？

  • 更深入学习各主题
  • 探索数据集、调整参数，提升模型准确性或细分可解释性
  • 选用其他数据集做项目，独立构建并撰写注释
  • 项目完成后撰写博文并附上 GitHub 代码链接
  • 在工作中检验所学
Python 营销中的机器学习

感谢参与，祝学习顺利！

Python 营销中的机器学习

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