黄j-零基础实战机器学习（完结）-业务场景、持续赋能等-某ShiJian音频加文档

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文件名称：	黄j-零基础实战机器学习（完结）-业务场景、持续赋能等-某ShiJian音频加文档8f_共：578.64MB
文件总数量：	72条
压缩文件数量：	0条
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文件创建时间：

目录：【211--专栏课-黄佳-零基础实战机器学习（完结）】
目录：【211--专栏课-黄佳-零基础实战机器学习（完结）/05-结束语(1讲)】
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.m4a　[498.12KB]
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf　[1.31MB]
    一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.html　[2.26MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是Ma上开始.html　[2.62MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是Ma上开始.pdf　[2.01MB]
    结束语丨可以不完美，但重要的是Ma上开始.m4a　[7.17MB]
目录：【211--专栏课-黄佳-零基础实战机器学习（完结）/04-持续赋能篇(3讲)】
    21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.m4a　[17.61MB]
    21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf　[4.63MB]
    21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.html　[5.42MB]
    20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.m4a　[14.87MB]
    20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf　[3.32MB]
    20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.html　[3.55MB]
    19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.m4a　[16.21MB]
    19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf　[3.92MB]
    19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.html　[4.62MB]
目录：【211--专栏课-黄佳-零基础实战机器学习（完结）/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.m4a　[17.72MB]
    18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf　[3.75MB]
    18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.html　[4.95MB]
    17丨集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.m4a　[16.94MB]
    17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.pdf　[2.92MB]
    17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”_.html　[4.47MB]
    16丨X能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.html　[6.55MB]
    16丨X能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf　[4.25MB]
    16丨X能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.m4a　[18.50MB]
    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　[3.65MB]
    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　[3.95MB]
    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　[13.36MB]
    14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf　[3.72MB]
    14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.m4a　[14.77MB]
    14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.html　[3.48MB]
    13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.m4a　[16.09MB]
    13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.html　[4.17MB]
    13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf　[5.02MB]
    12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.pdf　[3.42MB]
    12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.html　[3.53MB]
    12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.m4a　[16.18MB]
    11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf　[7.92MB]
    11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.html　[7.53MB]
    11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.m4a　[19.60MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf　[3.24MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.m4a　[14.53MB]
    10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.html　[3.82MB]
    09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf　[4.53MB]
    09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.html　[4.70MB]
    09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.m4a　[15.06MB]
    08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.m4a　[22.10MB]
    08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf　[5.17MB]
    08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.html　[6.17MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf　[6.06MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.m4a　[16.43MB]
    07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.html　[7.00MB]
    06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.m4a　[14.89MB]
    06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.html　[3.85MB]
    06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf　[4.37MB]
    05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.m4a　[11.80MB]
    05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.html　[3.10MB]
    05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.pdf　[4.83MB]
目录：【211--专栏课-黄佳-零基础实战机器学习（完结）/02-准备篇(4讲)】
    04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.html　[5.60MB]
    04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.m4a　[15.60MB]
    04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？.pdf　[5.69MB]
    03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf　[3.74MB]
    03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.html　[3.03MB]
    03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.m4a　[15.63MB]
    02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.pdf　[4.48MB]
    02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.m4a　[12.73MB]
    02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.html　[4.33MB]
    01丨打好基础：到底什么是机器学习？.m4a　[14.79MB]
    01丨打好基础：到底什么是机器学习？.pdf　[5.59MB]
    01丨打好基础：到底什么是机器学习？.html　[4.63MB]
目录：【211--专栏课-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　[9.78MB]
    开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf　[21.01MB]
    开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.html　[3.53MB]