开篇词 (1讲)
开篇词｜开发者为什么要从实战出发学机器学习？
时长 13:34
准备篇 (4讲)
01｜打好基础：到底什么是机器学习？
时长 20:39
02｜工具准备：安装并使用Jupyter Notebook
时长 17:50
03｜实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？
时长 21:41
04｜ 实战5步（下）：怎么建立估计10万+软文点击率的模型？
时长 22:46
业务场景闯关篇 (14讲)
05 | 数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？
时长 16:25
06 | 聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？
时长 20:46
07｜回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？
时长 22:42
08 | 模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？
时长 30:50
09｜模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细
时长 20:56
10｜模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数
时长 20:12
11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习
时长 27:26
12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？
时长 22:24
13｜深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率
时长 22:21
14｜留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？
时长 20:28
15｜二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习
时长 18:32
16｜性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？
时长 25:41
17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”?
时长 23:17
18 | 增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体
时长 24:33
持续赋能篇 (3讲)
19 | 胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？
时长 22:47
20 | 模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？
时长 20:35
21｜持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？
时长 24:26
结束语 (2讲)
一套习题，测出你对机器学习的掌握程度
时长 00:39
结束语 | 可以不完美，但重要的是马上开始 隐藏内容此处内容需要权限查看
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