极客时间-黄佳-零基础实战机器学习（完结）
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├──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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
│ ├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
├── https://cdn.ldstatic.com/images/emoji/twemoji/page_facing_up.png?v=15 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)
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