├──jk118-零基础实战机器学习(HTML+PDF+MP3更新至17)
| ├──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 3.53M
| | ├──开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习?.m4a 9.79M
| | └──开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习?.pdf 20.93M
| ├──02-准备篇(4讲)
| | ├──01丨打好基础:到底什么是机器学习?.html 4.64M
| | ├──01丨打好基础:到底什么是机器学习?.m4a 14.79M
| | ├──01丨打好基础:到底什么是机器学习?.pdf 5.59M
| | ├──02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook.html 4.33M
| | ├──02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook.m4a 12.74M
| | ├──02丨工具准备:安装并使用JupyterNotebook.pdf 4.48M
| | ├──03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?.html 3.04M
| | ├──03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?.m4a 15.64M
| | ├──03丨实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?.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?.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?.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?.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?.html 3.10M
| | ├──05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?.m4a 11.81M
| | ├──05丨数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?.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?.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?.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?.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?.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?.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?.pdf 6.07M
| | ├──08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?.html 6.18M
| | ├──08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?.m4a 22.10M
| | ├──08丨模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?.pdf 5.17M
| | ├──09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细.html 4.70M
| | ├──09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细.m4a 15.07M
| | ├──09丨模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细.pdf 4.53M
| | ├──10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数.html 3.82M
| | ├──10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数.m4a 14.53M
| | ├──10丨模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数.pdf 3.25M
| | ├──11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习.html 7.54M
| | ├──11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习.m4a 19.61M
| | ├──11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习.pdf 7.93M
| | ├──12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?.html 3.53M
| | ├──12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?.m4a 16.18M
| | ├──12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?.pdf 3.43M
| | ├──13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率.html 4.17M
| | ├──13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率.m4a 16.10M
| | ├──13丨深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率.pdf 5.03M
| | ├──14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?.html 3.48M
| | ├──14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?.m4a 14.77M
| | ├──14丨留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?.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.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.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.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?.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?.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?.pdf 4.25M
| | ├──17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”_.html 4.48M
| | ├──17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”_.pdf 2.92M
| | └──17丨集成学习:机器学习模型如何“博采众长”.m4a 16.94M
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