极客时间-黄佳-零基础实战机器学习（完结）

总计: 📁 6 个文件夹, 📄 72 个文件

📂 极客时间-黄佳-零基础实战机器学习（完结）
├── 📂 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 (3.53MB)
│ ├── 📄 开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.m4a (9.79MB)
│ └── 📝 开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf (21.02MB)
├── 📂 02-准备篇(4讲)
│ ├── 💻 01丨打好基础：到底什么是机器学习？.html (4.64MB)
│ ├── 📄 01丨打好基础：到底什么是机器学习？.m4a (14.79MB)
│ ├── 📝 01丨打好基础：到底什么是机器学习？.pdf (5.59MB)
│ ├── 💻 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.html (4.33MB)
│ ├── 📄 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.m4a (12.74MB)
│ ├── 📝 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.pdf (4.48MB)
│ ├── 💻 03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.html (3.04MB)
│ ├── 📄 03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.m4a (15.64MB)
│ ├── 📝 03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf (3.74MB)
│ ├── 💻 04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.html (5.61MB)
│ ├── 📄 04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.m4a (15.61MB)
│ └── 📝 04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.pdf (5.69MB)
├── 📂 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 (3.10MB)
│ ├── 📄 05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.m4a (11.81MB)
│ ├── 📝 05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.pdf (4.83MB)
│ ├── 💻 06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.html (3.86MB)
│ ├── 📄 06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.m4a (14.90MB)
│ ├── 📝 06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf (4.38MB)
│ ├── 💻 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.html (7.00MB)
│ ├── 📄 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.m4a (16.44MB)
│ ├── 📝 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf (6.07MB)
│ ├── 💻 08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.html (6.18MB)
│ ├── 📄 08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.m4a (22.10MB)
│ ├── 📝 08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf (5.17MB)
│ ├── 💻 09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.html (4.70MB)
│ ├── 📄 09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.m4a (15.07MB)
│ ├── 📝 09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf (4.53MB)
│ ├── 💻 10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.html (3.82MB)
│ ├── 📄 10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.m4a (14.53MB)
│ ├── 📝 10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf (3.25MB)
│ ├── 💻 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.html (7.54MB)
│ ├── 📄 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.m4a (19.61MB)
│ ├── 📝 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf (7.93MB)
│ ├── 💻 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.html (3.53MB)
│ ├── 📄 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.m4a (16.18MB)
│ ├── 📝 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.pdf (3.43MB)
│ ├── 💻 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.html (4.17MB)
│ ├── 📄 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.m4a (16.10MB)
│ ├── 📝 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf (5.03MB)
│ ├── 💻 14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.html (3.48MB)
│ ├── 📄 14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.m4a (14.77MB)
│ ├── 📝 14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf (3.73MB)
│ ├── 💻 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 (3.96MB)
│ ├── 📄 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 (13.36MB)
│ ├── 📝 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 (3.66MB)
│ ├── 💻 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.html (6.56MB)
│ ├── 📄 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.m4a (18.50MB)
│ ├── 📝 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf (4.25MB)
│ ├── 📄 17丨集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.m4a (16.94MB)
│ ├── 💻 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.html (4.48MB)
│ ├── 📝 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.pdf (2.92MB)
│ ├── 💻 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.html (4.96MB)
│ ├── 📄 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.m4a (17.73MB)
│ └── 📝 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf (3.75MB)
├── 📂 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 (4.63MB)
│ ├── 📄 19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.m4a (16.22MB)
│ ├── 📝 19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf (3.93MB)
│ ├── 💻 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.html (3.55MB)
│ ├── 📄 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.m4a (14.88MB)
│ ├── 📝 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf (3.32MB)
│ ├── 💻 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.html (5.43MB)
│ ├── 📄 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.m4a (17.61MB)
│ └── 📝 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf (4.64MB)
└── 📂 05-结束语(1讲)
├── 💻 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.html (2.27MB)
├── 📄 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.m4a (498.13KB)
├── 📝 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf (1.32MB)
├── 💻 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.html (2.63MB)
├── 📄 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.m4a (7.18MB)
└── 📝 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf (2.02MB)