【视频】极客时间-黄佳-零基础实战机器学习（完结）

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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？[一手资源：666java.com].html
│   ├── 开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？[一手资源：666java.com].m4a
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├── 02-准备篇(4讲)
│   ├── 01丨打好基础：到底什么是机器学习？[一手资源：666java.com].html
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│   ├── 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook[一手资源：666java.com].html
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│   ├── 03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？[一手资源：666java.com].htm
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│   ├── 03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？[一手资源：666java.com].m4a
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│   ├── 04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？[一手资源：666java
│   │   .com].html
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│   └── 04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？[一手资源：666java
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├── 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？[一手资源：666java.com].html
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│   ├── 05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？[一手资源：666java.com].pdf
│   ├── 06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？[一手资源：666java.com]
│   │   .html
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│   ├── 06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？[一手资源：666java.com]
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│   ├── 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？[一手资源：666java.com].
│   │   html
│   ├── 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？[一手资源：666java.com].
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│   ├── 07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？[一手资源：666java.com].
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│   ├── 08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？[一手资源：666java.com].
│   │   html
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│   ├── 08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？[一手资源：666java.com].
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│   ├── 09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细[一手资源：666java.com].
│   │   html
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│   ├── 10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数[一手资源：666java.com].
│   │   html
│   ├── 10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数[一手资源：666java.com].
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│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].html
│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].m4a
│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].pdf
│   ├── 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？[一手资源：666java.com].htm
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│   ├── 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？[一手资源：666java.com].m4a
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│   ├── 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率[一手资源：666java.com].htm
│   │   l
│   ├── 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率[一手资源：666java.com].m4a
│   ├── 13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率[一手资源：666java.com].pdf
│   ├── 14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？[一手资源：666java.com].html
│   ├── 14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？[一手资源：666java.com].m4a
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│   ├── 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[一手资源：666ja
│   │   va.com].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[一手资源：666ja
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│   ├── 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？[一手资源：666java.com].
│   │   html
│   ├── 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？[一手资源：666java.com].
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│   ├── 16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？[一手资源：666java.com].
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│   ├── 17丨集成学习：机器学习模型如何“博采众长”[一手资源：666java.com].m4a
│   ├── 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源：666java.com].html
│   ├── 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源：666java.com].pdf
│   ├── 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体[一手资源：666java.com]
│   │   .html
│   ├── 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体[一手资源：666java.com]
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│   └── 18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体[一手资源：666java.com]
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├── 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？[一手资源：666java.com].ht
│   │   ml
│   ├── 19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？[一手资源：666java.com].m4
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│   ├── 19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？[一手资源：666java.com].pd
│   │   f
│   ├── 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？[一手资源：666java.com].html
│   ├── 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？[一手资源：666java.com].m4a
│   ├── 20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？[一手资源：666java.com].pdf
│   ├── 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？[一手资源：666java.com
│   │   ].html
│   ├── 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？[一手资源：666java.com
│   │   ].m4a
│   └── 21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？[一手资源：666java.com
│       ].pdf
└── 05-结束语(1讲)
    ├── 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度[一手资源：666java.com].html
    ├── 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度[一手资源：666java.com].m4a
    ├── 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度[一手资源：666java.com].pdf
    ├── 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始[一手资源：666java.com].html
    ├── 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始[一手资源：666java.com].m4a
    └── 结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始[一手资源：666java.com].pdf

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