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？.m4a  [9.8 MB]
    开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf  [21.0 MB]
    开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.html  [3.5 MB]
📁 05-结束语(1讲)
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf  [1.3 MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.m4a  [7.2 MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.html  [2.6 MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf  [2.0 MB]
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.html  [2.3 MB]
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.m4a  [498.1 KB]
📁 03-业务场景闯关篇 (6讲)
    18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.html  [5.0 MB]
    14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.html  [3.5 MB]
    14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf  [3.7 MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf  [6.1 MB]
    09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf  [4.5 MB]
    08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.m4a  [22.1 MB]
    17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.html  [4.5 MB]
    09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.html  [4.7 MB]
    12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.html  [3.5 MB]
    06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf  [4.4 MB]
    13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.m4a  [16.1 MB]
    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  [4.0 MB]
    05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.m4a  [11.8 MB]
    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  [13.4 MB]
    06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.html  [3.9 MB]
    18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf  [3.8 MB]
    16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf  [4.3 MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf  [3.2 MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.html  [7.0 MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.m4a  [16.4 MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.m4a  [14.5 MB]
    11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf  [7.9 MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.html  [3.8 MB]
    …（已达 35 条上限，后续省略）
…（已达 35 条上限，后续省略）