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。
极客时间-黄佳-零基础实战机器学习(完结)578.71MB
01-开篇词(1讲)34.34MB
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:].html3.53MB
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:].m4a9.79MB
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:].pdf21.02MB
02-准备篇(4讲)95.9MB
01丨打好基础:到底什么是机器学习?[一手资源:].html4.64MB
01丨打好基础:到底什么是机器学习?[一手资源:].m4a14.79MB
01丨打好基础:到底什么是机器学习?[一手资源:].pdf5.59MB
02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook[一手资源:].html4.33MB
02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook[一手资源:].m4a12.74MB
02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook[一手资源:].pdf4.48MB
03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?[一手资源:].html3.04MB
03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?[一手资源:].m4a15.64MB
03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?[一手资源:].pdf3.74MB
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:].html5.61MB
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:].m4a15.61MB
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:].pdf5.69MB
03-业务场景闯关篇 (6讲)358.31MB
05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?[一手资源:].html3.1MB
05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?[一手资源:].m4a11.81MB
05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?[一手资源:].pdf4.83MB
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:].html3.86MB
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:].m4a14.9MB
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:].pdf4.38MB
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:].html7MB
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:].m4a16.44MB
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:].pdf6.07MB
08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?[一手资源:].html6.18MB
08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?[一手资源:].m4a22.1MB
08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?[一手资源:].pdf5.17MB
09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细[一手资源:].html4.7MB
09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细[一手资源:].m4a15.07MB
09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细[一手资源:].pdf4.53MB
10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数[一手资源:].html3.82MB
10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数[一手资源:].m4a14.53MB
10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数[一手资源:].pdf3.25MB
11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习[一手资源:].html7.54MB
11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习[一手资源:].m4a19.61MB
11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习[一手资源:].pdf7.93MB
12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?[一手资源:].html3.53MB
12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?[一手资源:].m4a16.18MB
12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?[一手资源:].pdf3.43MB
13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率[一手资源:].html4.17MB
13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率[一手资源:].m4a16.1MB
13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率[一手资源:].pdf5.03MB
14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?[一手资源:].html3.48MB
14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?[一手资源:].m4a14.77MB
14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?[一手资源:].pdf3.73MB
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[一手资源:].html3.96MB
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[一手资源:].m4a13.36MB
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[一手资源:].pdf3.66MB
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:].html6.56MB
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:].m4a18.5MB
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:].pdf4.25MB
17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源:].html4.48MB
17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”_[一手资源:].pdf2.92MB
17丨集成学习:机器学习模型如何“博采众长”[一手资源:].m4a16.94MB
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:].html4.96MB
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:].m4a17.73MB
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:].pdf3.75MB
04-持续赋能篇(3讲)74.21MB
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:].html4.63MB
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:].m4a16.22MB
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:].pdf3.93MB
20丨模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?[一手资源:].html3.55MB
20丨模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?[一手资源:].m4a14.88MB
20丨模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?[一手资源:].pdf3.32MB
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:].html5.43MB
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:].m4a17.61MB
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:].pdf4.64MB
05-结束语(1讲)15.89MB
一套习题,测出你对机器学习的掌握程度[一手资源:].html2.27MB
一套习题,测出你对机器学习的掌握程度[一手资源:].m4a498.13KB
一套习题,测出你对机器学习的掌握程度[一手资源:].pdf1.32MB
结束语丨可以不完美,但重要的是马上开始[一手资源:].html2.63MB
结束语丨可以不完美,但重要的是马上开始[一手资源:].m4a7.18MB
结束语丨可以不完美,但重要的是马上开始[一手资源:].pdf2.02MB
赠品61.3KB
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外卖红包免费领.JPG59.48KB
自学吧【】--学知识-长见识一网打尽.txt24B
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