极客时间-黄佳-零基础实战机器学习（完结）

课程信息

极客时间的黄佳《零基础实战机器学习》课程已完结，由新加坡科研局首席研究员黄佳主讲，课程结合真实业务场景，通过五大关卡引导学员理解机器学习基础知识，利用算法解决实际问题，涵盖线性回归、决策树、深度学习等算法，以及特征工程、模型性能优化等实战技巧，助力学员零基础入门并实现机器学习项目的快速上手。

课程目录

├── 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 3.53M
│   ├── 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 9.79M
│   └── 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].pdf 21.02M
├── 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 4.64M
│   ├── 01丨打好基础：到底什么是机器学习？[一手资源：666java.com].m4a 14.79M
│   ├── 01丨打好基础：到底什么是机器学习？[一手资源：666java.com].pdf 5.59M
│   ├── 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook[一手资源：666java.com].html 4.33M
│   ├── 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook[一手资源：666java.com].m4a 12.74M
│   ├── 02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook[一手资源：666java.com].pdf 4.48M
│   ├── 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].html 3.04M
│   ├── 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 15.64M
│   ├── 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].pdf 3.74M
│   ├── 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 5.61M
│   ├── 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].m4a 15.61M
│   └── 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].pdf 5.69M
├── 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 3.10M
│   ├── 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].m4a 11.81M
│   ├── 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 4.83M
│   ├── 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 3.86M
│   ├── 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].m4a 14.90M
│   ├── 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].pdf 4.38M
│   ├── 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 7.00M
│   ├── 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].m4a 16.44M
│   ├── 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].pdf 6.07M
│   ├── 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 6.18M
│   ├── 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].m4a 22.10M
│   ├── 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].pdf 5.17M
│   ├── 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 4.70M
│   ├── 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].m4a 15.07M
│   ├── 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].pdf 4.53M
│   ├── 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 3.82M
│   ├── 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].m4a 14.53M
│   ├── 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].pdf 3.25M
│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].html 7.54M
│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].m4a 19.61M
│   ├── 11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习[一手资源：666java.com].pdf 7.93M
│   ├── 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？[一手资源：666java.com].html 3.53M
│   ├── 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？[一手资源：666java.com].m4a 16.18M
│   ├── 12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？[一手资源：666java.com].pdf 3.43M
│   ├── 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].html 4.17M
│   ├── 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 16.10M
│   ├── 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 5.03M
│   ├── 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 3.48M
│   ├── 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 14.77M
│   ├── 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].pdf 3.73M
│   ├── 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：666java.com].html 3.96M
│   ├── 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：666java.com].m4a 13.36M
│   ├── 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：666java.com].pdf 3.66M
│   ├── 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 6.56M
│   ├── 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].m4a 18.50M
│   ├── 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].pdf 4.25M
│   ├── 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源：666java.com].html 4.48M
│   ├── 17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源：666java.com].pdf 2.92M
│   ├── 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 16.94M
│   ├── 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 4.96M
│   ├── 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].m4a 17.73M
│   └── 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].pdf 3.75M
├── 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].html 4.63M
│   ├── 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].m4a 16.22M
│   ├── 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].pdf 3.93M
│   ├── 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 3.55M
│   ├── 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 14.88M
│   ├── 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 3.32M
│   ├── 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 5.43M
│   ├── 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 17.61M
│   └── 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 4.64M
└── 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 2.27M
    ├── 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度[一手资源：666java.com].m4a 0.49M
    ├── 一套习题，测出你对机器学习的掌握程度[一手资源：666java.com].pdf 1.32M
    ├── 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 2.63M
    ├── 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 7.18M
    └── 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 2.02M