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？.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)
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