JK时间-零基础实战机器学习【578MB】

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【课程目录】

├─01-开篇词(1讲)
│      开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.html
│      开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.m4a
│      开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf
│      
├─02-准备篇(4讲)
│      01丨打好基础：到底什么是机器学习？.html
│      01丨打好基础：到底什么是机器学习？.m4a
│      01丨打好基础：到底什么是机器学习？.pdf
│      02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.html
│      02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.m4a
│      02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.pdf
│      03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.html
│      03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.m4a
│      03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf
│      04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.html
│      04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.m4a
│      04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.pdf
│      
├─03-业务场景闯关篇 (6讲)
│      05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.html
│      05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.m4a
│      05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.pdf
│      06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.html
│      06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.m4a
│      06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf
│      07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.html
│      07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.m4a
│      07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf
│      08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.html
│      08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.m4a
│      08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf
│      09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.html
│      09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.m4a
│      09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf
│      10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.html
│      10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.m4a
│      10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf
│      11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.html
│      11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.m4a
│      11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf
│      12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.html
│      12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.m4a
│      12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.pdf
│      13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.html
│      13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.m4a
│      13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf
│      14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.html
│      14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.m4a
│      14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf
│      15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.html
│      15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.m4a
│      15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.pdf
│      16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.html
│      16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.m4a
│      16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf
│      17丨集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.m4a
│      17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.html
│      17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.pdf
│      18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.html
│      18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.m4a
│      18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf
│      
├─04-持续赋能篇(3讲)
│      19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.html
│      19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.m4a
│      19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf
│      20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.html
│      20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.m4a
│      20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf
│      21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.html
│      21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.m4a
│      21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf
│      
└─05-结束语(1讲)
        一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.html
        一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.m4a
        一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf
        结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.html
        结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.m4a
        结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf

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