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极客时间-黄佳-零基础实战机器学习(完结)
夸克网盘
2025-07-30 02:07:31
578.65 MB
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文件信息

文件名
极客时间-黄佳-零基础实战机器学习(完结)
文件大小
578.65 MB
分享时间
2025-03-10 10:03:05
分享者
自然*柚子
来源网盘
夸克网盘
文件ID
182014a3cd603813

文件描述

├── 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