结构化数据机器学习实战指南

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@kunlungrowth/structured-data-ml-practice-guide

教你用经典机器学习方法解决表格/结构化数据问题的完整实战流程：问题定义与基线先行（为什么先跑逻辑回归）、特征工程方法论（数值/类别/时间/文本特征的处理套路）、模型选择决策（线性/树模型/集成的适用边界，什么时候根本不该用深度学习）、交叉验证与数据泄漏排查、模型解释与业务落地。适合数据分析师转型建模、工程师做业务预测项目。